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國際電子商情訊，今年的諾貝爾物理學獎和化學獎對人工智能(AI)非常關注。繼10月8日，諾貝爾物理學獎花落兩位人工智能(AI)先驅之后，在當地時間10月9日，2024年諾貝爾化學獎獲獎名單揭曉，三位得主中有兩位來自谷歌旗下的AI公司。

2024年諾貝爾物理學獎及化學獎都與AI有關

今年的諾貝爾物理學獎、諾貝爾化學獎均展現出與人工智能的關聯。

·兩位AI先驅獲2024年諾貝爾物理學獎

2024年諾貝爾物理學獎獲得者John J.Hopfield(左)、Geoffrey E.Hinton(右)

當地時間10月8日，2024年諾貝爾物理學獎獲得者名單出爐，由美國科學家約翰·霍普菲爾德(John J.Hopfield)和英裔加拿大科學家杰弗里·辛頓(Geoffrey E.Hinton)共同獲得。

諾貝爾獎委員會官方網站刊登的新聞中指出，此次諾貝爾物理獎旨在表彰獲獎者“通過人工神經網絡實現機器學習的基礎性發現和發明”。

John J.Hopfield根據物理學原理創造了一種關聯神經網絡，可以存儲和重建數據中的圖像和其他模式類型。Geoffrey Hinton以霍普菲爾德網絡為基礎發明了一種方法，可以自動發現數據屬性，從而執行識別圖片中的特定元素等任務。

• John J.Hopfield，1933年出生于美國伊利諾伊州芝加哥，1958年獲美國紐約州伊薩卡康奈爾大學博士學位，現任美國新澤西州普林斯頓大學教授。
• Geoffrey E. Hinton，1947年出生于英國倫敦，1978年獲英國愛丁堡大學博士學位，現任加拿大多倫多大學教授。

·谷歌DeepMind公司兩名成員或2024年諾貝爾化學獎

2024年諾貝爾化學獎獲得者David Baker(左)、Demis Hassabis(中)、John M. Jumper(右)

2024年諾貝爾化學獎授予華盛頓大學蛋白質設計研究所的大衛·貝克(David Baker)，以及谷歌DeepMind的德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)與約翰·M·詹珀(John M. Jumper)，以表彰他們在“計算蛋白質設計”“蛋白質結構預測”等方面的貢獻。

諾貝爾獎委員會指出，David Baker成功創造了全新的蛋白質，完成了幾乎不可能的挑戰。Demis Hassabis和John Jumper開發的AI模型，解決了長達半個世紀的難題：預測蛋白質復雜結構。

David Baker早在2003年就利用蛋白質設計出了一種自然界從未出現的新型蛋白質，此后其團隊還開發了蛋白質結構預測AI工具RoseTTAFold。RoseTTAFold基于深度學習算法，能夠快速且準確地預測蛋白質的三維結構，它通過分析氨基酸序列中的模式來預測蛋白質的折疊方式，對生物學、化學及藥物設計領域產生了深遠影響。

由Demis Hassabis和John Jumper提出的名為AlphaFold2的AI模型，基于深度學習的算法，用于預測蛋白質的三維結構。AlphaFold2在2020年的蛋白質折疊預測比賽中取得了突破性的成果。該模型利用了多種技術，包括注意力機制和神經網絡，來理解氨基酸序列與蛋白質結構之間的關系。自取得突破以來，AlphaFold2已被來自190個國家的200多萬人使用。

• David Baker，1962年出生于美國華盛頓州西雅圖市，1989年獲美國加州大學伯克利分校博士學位，現任美國華盛頓大學西雅圖分校教授，美國霍華德-休斯醫學研究所研究員。
• Demis Hassabis，1976年出生于英國倫敦。2009年獲英國倫敦大學學院博士學位，現任英國倫敦谷歌DeepMind首席執行官。
• John M. Jumper，1985年出生于美國阿肯色州小石城，2017年獲美國伊利諾伊州芝加哥大學博士學位，現任英國倫敦谷歌DeepMind高級研究科學家。

小結：

總而言之，AI在物理和化學領域中的貢獻，體現了其跨學科的影響力和潛力，特別是在理解和模擬復雜的生物系統，以及開發新的計算技術方面。以上這些成就不僅推動了科學的發展，也為未來的技術創新和應用提供了廣闊的可能性。

信息來源:ESM China

日期：2024年10月11日