10月9日,瑞典皇家科学院公布了2024年诺贝尔化学奖,美国科学家David Baker获奖,以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献;另一半则共同授予英国科学家Demis Hassabi和John M. Jumper,以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。
因为获奖者的研究成果高度依赖 AI 技术,不少人戏称,今年的化学诺奖又颁给了人工智能。
诺贝尔化学奖跟AI有什么关系?
蛋白质结构研究一直是诺贝尔化学奖青睐的对象,至今已颁发十余次奖项,既包括重要蛋白(或复合物)的解析,也包括新技术或新方法的突破。2024诺贝尔化学奖的得主,Demis Hassabi和John M. Jumper正是取得了蛋白质结构预测的关键突破——AlphaFold,一种用人工智能预测蛋白质折叠结构的技术。
这是一种基于深度学习和神经网络技术的算法,它可以从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。借助它,科学家能够预测已知的几乎所有2亿种蛋白质结构。
在过去,生物学家主要利用X射线晶体学或冷冻电镜等实验技术来破译蛋白质的三维结构,耗时长、成本高。而AlphaFold的出现,使得蛋白质结构预测的时间大大缩短,从原本可能需要数月甚至数年的时间,缩短到几分钟甚至更短。这为研究人员提供了一种快速、高效的研究工具,加速了生命科学领域的研究进程,也为药物研发、疾病治疗等方面提供了重要的支持。
David Baker的研究同样与AI密不可分,他通过计算机模拟氨基酸的相互作用,推导出最稳定、最有效的蛋白质折叠结构,可以构建出全新的蛋白质种类。
人工智能=人类未来
人工智能的深度介入为科学研究带来了蓬勃的生命力,不仅是化学诺奖,10月8日颁布的2024年诺贝尔物理学奖,同样授给了两位人工智能先驱,John J. Hopfield和 Geoffrey E. Hinton,以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的贡献。
从2024诺贝尔奖颁布的风向中足以看出,AI技术在人类文明演进中的重要性还在不断提升,人工智能以其强大的计算能力和学习能力,正在为各领域的发展开辟崭新的道路。
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凯发k8国际首页登录科技AI能碳系统
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