AI再拿諾獎！谷歌科學家哈薩比斯等三人，獲諾貝爾化學獎！

2024年10月9日，諾貝爾化學獎正式公佈，谷歌Deepmind的科學家哈薩比斯與John M. Jumper，和華盛頓大學的David Baker，被授予2024年諾貝爾化學獎，表彰他們在計算蛋白質設計和蛋白質結構預測方面的貢獻，這也是繼昨天物理獎後再次有AI領域學者獲得諾獎！

就在昨天，2024年諾貝爾物理學獎頒發給了兩位在機器學習領域做出傑出貢獻的科學家：約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和傑弗裏·辛頓（Geoffrey E. Hinton），表彰他們在利用人工神經網絡進行機器學習方面的基礎性發現和發明，今天的化學獎再次頒給三位與AI有深度聯繫的科學家。

哈薩比斯（Demis Hassabis）來自谷歌知名學術團隊Deepmind，最早被公衆熟知的項目其實是阿爾法狗AlphaGo，擊敗了世界冠軍李世石和柯潔，這次獲得諾獎的主要成績是用來預測蛋白質結構的AlphaFold2。

AlphaFold2的核心是一個端到端的深度學習模型，接受氨基酸序列作爲輸入，輸出蛋白質的三維結構預測，模型還同時結合了關於蛋白質結構的物理和生物學知識來提升預測效果 。

AlphaFold2的預測精度非常高，大約有三分之二的蛋白質預測精度達到了實驗測量的精度 ，在 2020 年的 CASP14（蛋白質結構預測競賽）中，AlphaFold2贏下冠軍，並在2021年公佈了詳細設計思路，AlphaFold2的出現也被認爲是蛋白質結構預測領域諾獎級別的重大突破！

如今獲獎也算是實至名歸，不過物理獎和化學獎連續兩天頒給AI領域的學者，也是打破歷史常規！DeepMind秉承着不作惡、希望爲人類社會做貢獻的願景，已經發布了一個包含超過 2 億個蛋白質結構的數據庫，這些結構可以免費向全球科學界開放，任何學者都可以在他們的工作上繼續從事基礎性研究。

與DeepMind的AlphaFold2相似，華盛頓大學的David Baker教授團隊的RoseTTAFold，也採用了深度學習技術來預測蛋白質結構。在處理氨基酸序列信息、氨基酸之間的相互作用以及可能的三維結構方面表現出色，能夠在一臺普通的遊戲電腦上僅用10分鐘就能計算出蛋白質的結構，極大利好一些經費不多的基層研究者，大大提高了效率。

AlphaFold2另一位科學家John M. Jumper，也同樣獲得本次的諾貝爾化學獎，還有很多喫瓜學者調侃，之後的經濟學獎、文學獎是否也會辦法給AI跨學科領域的科學家。