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他完全没必要单打独斗。
他可以用人工智能预测糖质结构啊。
虽然这听起来并没有那么靠谱。
但这一闪而过的灵感并没有流逝。
林晓坐直身子，开始构想这个想法的可行性。
是否可以通过计算模拟和人工智能来自动试错？
他打开一个新的空白脚本文件，开始梳理思路。
核心问题是构象聚类的参数空间中，哪些参数需要试错，哪些可以基于规则确定，哪些可以用机器学习来自动筛选。
他把之前的报错信息归了类，发现绝大多数问题都集中在三个参数上。
分类粒度的切分窗口长度、片段之间重叠区域的去冗余阈值、以及局部平均后的信噪比筛选标准。
这三个参数相互耦合，手动调整其中任何一个，另外两个的最优值也会发生变化。
这就是为什么手动试错效率低。
如果能把这三个参数的组合空间映射到一个可优化的目标函数上。
然后用贝叶斯优化来自动搜索最优组合，试错的过程就可以从人工变成自动。
贝叶斯优化在超参数搜索中已经是成熟方法。
不需要从头推导，他只需要把目标函数定义清楚。
信噪比最高、分类一致性最强、拼接对齐误差最小。
然后让优化器去跑就行。
但新的问题出现了。
光有参数搜索还不够。
参数搜索解决的是怎么调，解决不了怎么判断。
每一组参数跑出来的结果，需要判断其局部密度图的质量是否达标。
这个判断本身也需要人工来做，同样耗时。
但林晓很快进一步想到。
如果能把质量评估这一步也自动化呢？
他忽然有了一个更深的思路。
他不需要用通用的人工智能模型去预测糖质结构。
那是另一个完全不同的任务，现有的蛋白质结构预测工具帮不上忙。
他需要的是一个在糖质密度图上做局部结构质量评估的分类器。
而训练这个分类器，恰好可以利用糖质结构本身具有的局部规律性。
糖环的排列方式、连接键的走向、常见构象的分布范围，这些在已有的糖质晶体结构数据库中有大量已知样本。他可以用这些已知结构生成模拟密度图，再拿模拟密度图去训练一个卷积神经网络。
让它学会判断一张局部密度图是否达到了可建模的清晰度。
训练完成之后，把真实的糖质密度图喂进去。
让网络自动筛选出质量达标的局部片段，不达标的直接剔除或重新分类。
这样一来，试错的闭环就变了。
原本是手动调参、运行、人工看结果、决定下一步的流程。
现在则变成自动参数搜索、运行、神经网络自动评估、反馈给优化器继续搜索。
整个流程不需要人工介入，可以在后台持续运行。
而他本人则可以去处理其他需要人工判断的环节。
思路走到了这。
他很快在心里过了一遍可行性。
糖质晶体结构数据库是公开的，数据量足够训练一个中等规模的。
模拟密度图的生成工具是现成的，只需要调整参数使其与冷冻电镜的实际密度图分布匹配。
贝叶斯优化的实现也有现成的库可用。
唯一需要他从头搭建的是参数空间的定义和优化目标函数的构造，这部分需要结合当前数据的特征来做。
或许是怕转头忘记了。
他坐直身体。
开始在笔记本上。
一句句把思路写了下来。