AI再拿诺奖！谷歌科学家哈萨比斯等三人，获诺贝尔化学奖！

2024年10月9日，诺贝尔化学奖正式公布，谷歌Deepmind的科学家哈萨比斯与John M. Jumper，和华盛顿大学的David Baker，被授予2024年诺贝尔化学奖，表彰他们在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测方面的贡献，这也是继昨天物理奖后再次有AI领域学者获得诺奖！

就在昨天，2024年诺贝尔物理学奖颁发给了两位在机器学习领域做出杰出贡献的科学家：约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在利用人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明，今天的化学奖再次颁给三位与AI有深度联系的科学家。

哈萨比斯（Demis Hassabis）来自谷歌知名学术团队Deepmind，最早被公众熟知的项目其实是阿尔法狗AlphaGo，击败了世界冠军李世石和柯洁，这次获得诺奖的主要成绩是用来预测蛋白质结构的AlphaFold2。

AlphaFold2的核心是一个端到端的深度学习模型，接受氨基酸序列作为输入，输出蛋白质的三维结构预测，模型还同时结合了关于蛋白质结构的物理和生物学知识来提升预测效果 。

AlphaFold2的预测精度非常高，大约有三分之二的蛋白质预测精度达到了实验测量的精度 ，在 2020 年的 CASP14（蛋白质结构预测竞赛）中，AlphaFold2赢下冠军，并在2021年公布了详细设计思路，AlphaFold2的出现也被认为是蛋白质结构预测领域诺奖级别的重大突破！

如今获奖也算是实至名归，不过物理奖和化学奖连续两天颁给AI领域的学者，也是打破历史常规！DeepMind秉承着不作恶、希望为人类社会做贡献的愿景，已经发布了一个包含超过 2 亿个蛋白质结构的数据库，这些结构可以免费向全球科学界开放，任何学者都可以在他们的工作上继续从事基础性研究。

与DeepMind的AlphaFold2相似，华盛顿大学的David Baker教授团队的RoseTTAFold，也采用了深度学习技术来预测蛋白质结构。在处理氨基酸序列信息、氨基酸之间的相互作用以及可能的三维结构方面表现出色，能够在一台普通的游戏电脑上仅用10分钟就能计算出蛋白质的结构，极大利好一些经费不多的基层研究者，大大提高了效率。

AlphaFold2另一位科学家John M. Jumper，也同样获得本次的诺贝尔化学奖，还有很多吃瓜学者调侃，之后的经济学奖、文学奖是否也会办法给AI跨学科领域的科学家。