Aktualności

Nagroda Nobla w chemii 2024: nagrodzono odkrycia w AI

Demis Hassabis, John Jumper i David Baker otrzymali Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii za ich przełomowe prace nad AlphaFold, systemem AI, który przewiduje trójwymiarowe struktury białek.

Kim są laureaci?

Demis Hassabis to współzałożyciel i CEO DeepMind oraz założyciel Isomorphic Labs. Jego kariera obejmuje zarówno naukę, jak i przemysł gier wideo. Hassabis studiował informatykę na Uniwersytecie Cambridge, a następnie uzyskał doktorat z neurobiologii poznawczej na University College London. Jego prace koncentrują się na zastosowaniach AI w naukach przyrodniczych, a DeepMind zdobyło światową sławę dzięki sukcesom w grach takich jak Go.

John Jumper jest starszym naukowcem badawczym w DeepMind. Ukończył MPhil z fizyki teoretycznej na Uniwersytecie Cambridge i doktorat z chemii na Uniwersytecie w Chicago. Jumper odegrał kluczową rolę w rozwoju AlphaFold, co przyniosło mu uznanie w świecie nauki.

David Baker jest biochemikiem z Uniwersytetu Waszyngtońskiego, który od ponad dekady pracuje nad projektowaniem białek przy użyciu narzędzi komputerowych. Jego prace nad oprogramowaniem Rosetta umożliwiły projektowanie nowych białek, co stanowiło fundament dla późniejszych osiągnięć AlphaFold.

Za co zostali nagrodzeni?

Hassabis, Jumper i Baker zostali nagrodzeni za stworzenie AlphaFold oraz za prace nad projektowaniem białek. AlphaFold rozwiązał jedno z największych wyzwań w biologii molekularnej – problem przewidywania struktury białek. Dzięki AlphaFold naukowcy mogą teraz z większą precyzją i szybkością przewidywać, jak białka przyjmują swoje trójwymiarowe kształty, co ma ogromne znaczenie dla badań biomedycznych i rozwoju leków.

Jak działa AlphaFold?

AlphaFold wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do analizy sekwencji aminokwasowych i przewidywania ich trójwymiarowych struktur. System ten został przeszkolony na ogromnych zbiorach danych białkowych, co pozwala mu na dokładne modelowanie struktur białek, które wcześniej były trudne do przewidzenia.

Zalety AlphaFold

•  Precyzja: AlphaFold przewiduje struktury białek z niespotykaną dokładnością

•  Szybkość: Proces przewidywania, który wcześniej mógł trwać lata, teraz zajmuje zaledwie kilka dni

•  Dostępność: Wyniki AlphaFold są dostępne dla społeczności naukowej, co przyspiesza badania w wielu dziedzinach

Wady AlphaFold

•  Ograniczenia w danych: Dokładność przewidywań zależy od jakości i ilości dostępnych danych białkowych

•  Złożoność: Implementacja i interpretacja wyników AlphaFold wymaga zaawansowanej wiedzy z zakresu biologii molekularnej i bioinformatyki

Postrzeganie sztucznej inteligencji przez laureatów

Demis Hassabis widzi sztuczną inteligencję jako narzędzie o ogromnym potencjale do poprawy życia miliardów ludzi. Jego prace nad AlphaFold pokazują, jak AI może przyspieszyć odkrycia naukowe i rozwój nowych terapii

John Jumper podkreśla, że AI może uczynić naukę szybszą i bardziej efektywną, pomagając w zrozumieniu chorób i opracowywaniu leków

David Baker koncentruje się na projektowaniu nowych białek, które mogą mieć zastosowanie w medycynie i biotechnologii

Warto wiedzieć

•  AlphaFold przewidziało struktury białek dla całego ludzkiego proteomu, co jest ogromnym krokiem naprzód w badaniach nad ludzkim zdrowiem

•  Demis Hassabis jest również znany z pracy nad grą Go, gdzie AI DeepMind pokonała mistrza świata

•  John Jumper zdobył doktorat z chemii na Uniwersytecie w Chicago, co podkreśla jego interdyscyplinarne podejście do nauki

Odkrycia Hassabisa, Jumpera i Bakera mają potencjał, aby zrewolucjonizować badania biomedyczne, przyspieszając rozwój nowych leków i terapii. Przyznanie Nagrody Nobla w dziennie chemii i fizyki podkreślają, jak ważne są technologie AI dla przyszłości nauki.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *