继10月8日,诺贝尔物理学奖花落两位人工智能(AI)先驱之后,在当地时间10月9日,2024年诺贝尔化学奖获奖名单揭晓,三位得主中有两位来自谷歌旗下的AI公司。
国际电子商情讯,今年的诺贝尔物理学奖和化学奖对人工智能(AI)非常关注。继10月8日,诺贝尔物理学奖花落两位人工智能(AI)先驱之后,在当地时间10月9日,2024年诺贝尔化学奖获奖名单揭晓,三位得主中有两位来自谷歌旗下的AI公司。DKmesmc
今年的诺贝尔物理学奖、诺贝尔化学奖均展现出与人工智能的关联。DKmesmc
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2024年诺贝尔物理学奖获得者John J.Hopfield(左)、Geoffrey E.Hinton(右)DKmesmc
当地时间10月8日,2024年诺贝尔物理学奖获得者名单出炉,由美国科学家约翰·霍普菲尔德(John J.Hopfield)和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey E.Hinton)共同获得。DKmesmc
诺贝尔奖委员会官方网站刊登的新闻中指出,此次诺贝尔物理奖旨在表彰获奖者“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。DKmesmc
John J.Hopfield根据物理学原理创造了一种关联神经网络,可以存储和重建数据中的图像和其他模式类型。Geoffrey Hinton以霍普菲尔德网络为基础发明了一种方法,可以自动发现数据属性,从而执行识别图片中的特定元素等任务。DKmesmc
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2024年诺贝尔化学奖获得者David Baker(左)、Demis Hassabis(中)、John M. Jumper(右)DKmesmc
2024年诺贝尔化学奖授予华盛顿大学蛋白质设计研究所的大卫·贝克(David Baker),以及谷歌DeepMind的德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)与约翰·M·詹珀(John M. Jumper),以表彰他们在“计算蛋白质设计”“蛋白质结构预测”等方面的贡献。DKmesmc
诺贝尔奖委员会指出,David Baker成功创造了全新的蛋白质,完成了几乎不可能的挑战。Demis Hassabis和John Jumper开发的AI模型,解决了长达半个世纪的难题:预测蛋白质复杂结构。DKmesmc
David Baker早在2003年就利用蛋白质设计出了一种自然界从未出现的新型蛋白质,此后其团队还开发了蛋白质结构预测AI工具RoseTTAFold。RoseTTAFold基于深度学习算法,能够快速且准确地预测蛋白质的三维结构,它通过分析氨基酸序列中的模式来预测蛋白质的折叠方式,对生物学、化学及药物设计领域产生了深远影响。DKmesmc
由Demis Hassabis和John Jumper提出的名为AlphaFold2的AI模型,基于深度学习的算法,用于预测蛋白质的三维结构。AlphaFold2在2020年的蛋白质折叠预测比赛中取得了突破性的成果。该模型利用了多种技术,包括注意力机制和神经网络,来理解氨基酸序列与蛋白质结构之间的关系。自取得突破以来,AlphaFold2已被来自190个国家的200多万人使用。DKmesmc
总而言之,AI在物理和化学领域中的贡献,体现了其跨学科的影响力和潜力,特别是在理解和模拟复杂的生物系统,以及开发新的计算技术方面。以上这些成就不仅推动了科学的发展,也为未来的技术创新和应用提供了广阔的可能性。DKmesmc
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