諾貝爾化學(xué)獎頒給了倆谷歌 AI 大佬

諾獎！頒給了倆谷歌AI大佬，39歲和48歲。

編譯｜李水青 編輯｜漠影

來(lái)源｜智東西

時(shí)隔一天，AI圈大佬再度摘得諾獎！

智東西10月9日消息，今日，瑞典皇家科學(xué)院宣布，2024年諾貝爾化學(xué)獎將一分為二，一半授予戴維·貝克（David Baker），以表彰他“利用計算機進(jìn)行蛋白質(zhì)設計”的成就。

另一半則花落谷歌，共同授予 谷歌DeepMind公司的首席執行官德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和 高級研究科學(xué)家約翰·M·詹珀（John M. Jumper），以表彰他們“在蛋白質(zhì)結構預測方面的貢獻”。

其中，Hassabis與Jumper借助 AI模型，攻克了長(cháng)達半個(gè)世紀之久的難題——預測蛋白質(zhì)的復雜結構。瑞典皇家科學(xué)院稱(chēng)：“這些發(fā)現的潛力不可估量。”

AI圈大佬本次諾獎可謂大豐收。就在昨天，2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予了約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和被稱(chēng)為“AI教父”的杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們推動(dòng)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行機器學(xué)習的基礎性發(fā)現和發(fā)明。（《諾貝爾物理學(xué)獎罕見(jiàn)一幕！“AI教父”意外獲獎，物理圈傻眼》 ）

生命的多樣性正是蛋白質(zhì)作為卓越化學(xué)工具的明證。它們掌控并驅動(dòng)著(zhù)所有賦予生命活力的化學(xué)反應。此外，蛋白質(zhì)還扮演著(zhù)激素、信號分子、抗體以及組織構建基石等多重角色。

今年的兩大發(fā)現令人矚目：一是如何構建令人驚嘆的個(gè)性化蛋白質(zhì)；二是實(shí)現了長(cháng)達50年的夢(mèng)想——僅憑氨基酸序列就能預測蛋白質(zhì)的結構。

蛋白質(zhì)，由20種不同類(lèi)型的氨基酸構成，是生命不可或缺的基礎。

早在2003年，Baker就巧妙地利用這套“構建積木”，設計出了一種全新的蛋白質(zhì)，它與所有已知蛋白質(zhì)截然不同。此后，他的團隊更是不斷推陳出新，創(chuàng )造出了具有藥物、疫苗、納米材料和微型傳感器等功能的蛋白質(zhì)。

另一個(gè)重大發(fā)現是科學(xué)家能夠預測蛋白質(zhì)的結構了。蛋白質(zhì)中的氨基酸像長(cháng)串珠子一樣連接在一起，折疊成復雜的三維結構，這種結構對蛋白質(zhì)的功能至關(guān)重要。自20世紀70年代以來(lái)，科學(xué)家們就一直在努力根據氨基酸序列預測蛋白質(zhì)的結構，但這一直是個(gè)巨大的挑戰。

然而，四年前，這一領(lǐng)域迎來(lái)了重大突破。

2020年，Hassabis和Jumper提出了名為AlphaFold 2的AI模型。借助這一模型，他們成功預測了科學(xué)家已知的幾乎所有2億種蛋白質(zhì)的結構。

自這一突破以來(lái)，AlphaFold2已被全球190個(gè)國家的超過(guò)200萬(wàn)人使用。此外，研究人員還能更深入地了解抗生素耐藥性，并創(chuàng )建出能夠分解塑料的酶的圖像。

今年5月，谷歌推出革命性的模型 AlphaFold 3登上國際頂刊《自然》（Nature）雜志。AlphaFold 3能夠預測所有生命分子的結構和相互作用。在預測蛋白質(zhì)與其他分子的相互作用上，AlphaFold 3相比現有方法至少提高了50%的準確率，針對一部分相互作用類(lèi)別甚至提高了1倍。

AlphaFold 3是基于其2020年推出的AlphaFold 2研發(fā)而來(lái)。至今，全球已有數百萬(wàn)研究人員使用AlphaFold 2在瘧疾疫苗、癌癥治療和酶設計等領(lǐng)域取得了重要發(fā)現，AlphaFold已被引用超過(guò)2萬(wàn)次。

這使得AlphaFold 3成為首個(gè)超越基于真實(shí)生物分子結構預測工具的AI系統。AlphaFold 3不僅限于蛋白質(zhì)，將探索更廣泛的生物分子。這一飛躍可能影響從開(kāi)發(fā)生物可再生材料和更具彈性的作物，到加速藥物設計和基因組學(xué)研究，帶來(lái)生物科學(xué)研究的變革。（《AI預測所有生命分子！谷歌AlphaFold 3模型登Nature，免費開(kāi)放節省上億年研究時(shí)間》 ）

▲ AlphaFold 3對蛋白質(zhì)結構進(jìn)行預測

2024諾貝爾化學(xué)獎獎金金額為1100萬(wàn)瑞典克朗（約合749.86萬(wàn)元人民幣），一半歸Baker所有，另一半歸Hassabis和Jumper共同所有。

戴維·貝克（David Baker）于1962年出生于美國華盛頓州西雅圖，1989年獲美國加州大學(xué)伯克利分校博士學(xué)位，現為美國華盛頓大學(xué)西雅圖分校教授。

德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）于1976年出生于英國倫敦，2009年獲得英國倫敦大學(xué)學(xué)院博士學(xué)位，現任谷歌DeepMind首席執行官。

約翰·M·詹珀（John M. Jumper）于1985年出生于美國阿肯色州小石城，2017年獲得美國伊利諾伊州芝加哥大學(xué)博士學(xué)位，現任英國倫敦谷歌DeepMind高級研究科學(xué)家。

來(lái)源：瑞典皇家科學(xué)院官網(wǎng)、智東西

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