Призът получават трима учени

Нобеловата награда за химия за 2024 г. се присъжда на Дейвид Бейкър от университета на Вашингтон, САЩ, за компютърен дизайн на протеини, и на Демис Хасабис и Джон Джъмпър от лабораторията за изкуствен интелект DeepMind на Google за прогнозиране на протеиновите структури, съобщи Кралската шведска академия на науките.

В края на 2020 г. екип от Google DeepMind, ръководен от Джон Джъмпър, тогава старши изследовател в лабораторията, разби този код с помощта на алгоритъма за машинно обучение, наречен AlphaFold 2. По-късно екипът на Джъмпър пуска алгоритъма онлайн за безплатно ползване.

Снимка: БТА

Гордея се със степента, с която този инструмент прави структурната биология с пет или десет процента по-бърза, казва Джъмпър, цитиран от "Тайм". Преди биолозите трябваше да посветят години в наблюдения на протеина и документиране на структурата му, преди да започнат експерименти, но в повечето случаи AlphaFold им позволява да спестят една-две години в работата си и помага да се ускори изследването в множество области - от по-добро опознаване на сърдечно-съдовата система до справяне с антибиотичната резистентност, добавя той.

През май тази година Джъмпър и екипът му представиха AlphaFold 3, който освен протеини, може да прогнозира и молекули на ДНК и РНК. 

Британският компютърен специалист Демис Хасабис спечели за "революционната" си работа върху изследването на протеините, съобщи Би Би Си. Хасабис, който е на 48 години, е съосновател на компанията за изкуствен интелект (ИИ), прераснала в лабораторията Google DeepMind.

Снимка: БТА

Проф. Джон Джъмпър, работил заедно с Хасабис върху откритието, също бе отличен с наградата, половината от която бе присъдена на американеца проф. Дейвид Бейкър. Хасабис и Джъмпър използват ИИ, за да прогнозират структурите на почти всички известни протеини. Двамата са създатели на инструмента, наречен AlphaFold2.

Нобеловият комитет го определя като "революция" в химията.

Когато създава DeepMind през 2010 г., Хасабис има 20-годишен план за действие, чиято крайна цел е създаване на изкуствен общ интелект (AGI),система за ИИ, която е в състояние да изпълни всички когнитивни задания като човек, писа през септември сп. "Тайм". Изданието включи Хасабис в списъка на стоте най-влиятелни личности в разработването на ИИ, публикуван през септември тази година. "Днес, 14 години по-късно, Хасабис смята, че работата му се движи по план", писа изданието.

"Вярвам, че ИИ ще бъде най-ползотворна технология, създавана някога, но само ако успеем да я прилагаме и изградим правилно", каза Хасабис на събитие по-рано през годината. След придобиването от "Гугъл" през 2014 г., лабораторията за ИИ на Хасабис Google DeepMind постига множество успехи, създава техниката за дълбоко укрепено обучение, системи, побеждаващи най-добрите състезатели по настолни игри в света, както и разрешаването на задачата с изследване на протеините, което ще помогне за създаване на нови лекарства и за лечение на болести.

Миналата година лабораторията обяви създаването на семейството големи езикови модели Gemini, усъвършенства инструмента AlphaFold2 и разработи модели, които постигат резултати като на сребърните медалисти на Международната математическа олимпиада, писа "Тайм".

"Проектът Астра" е следващият голям успех на DeepMind, определян като "универсален ИИ агент". Той обработва текстове, аудио и видео в реално време, отговаря на почти всички запитвания.  В разговор с "Тайм" Хасабис казва, че следващите стъпки в развитието на проекта се очаква да доведат до това системата да може да създаде теория във физиката например.

Дейвид Бейкър, директор на Института за дизайн на протеини в университета на Вашингтон, САЩ, не се интересува от модифициране на протеините, завещани ни от еволюцията, той създава напълно нови, писа сп. "Тайм" през месец май, когато представи стоте най-влиятелни личности в областта на човешкото здраве.

Снимка: БТА

Преобладаващата част от ранните изследвания на Бейкър са посветени на изучаване на сгъването на протеините. В последното десетилетие на миналия век, след като разработва софтуерната програма "Розета" за разрешаване на тази задача, Бейкър и екипът му осъзнават, че могат да задействат програмата обратно и да създадат протеин с желана форма. През последните години Бейкър и изследователите от лабораторията му създават протеини, които действат като биологични "логически елементи" и позволяват на учените да програмират клетъчни функции, както биха го сторили при компютрите, и да създадат например протеинов спрей за нос, който атакува COVID-19.

Бейкър е съосновател на 17 компании и има над сто патента. Въз основа на "Розета" е създаден софтуерния пакет RosettaCommons, един от най-разпространените за дизайн на протеини. През 2021 г. Бейкър е отличен за работата си с награда  Breakthrough Prize за природни науки.

Бързото развитие на изкуствения интелект разпали страхове, че системите с ИИ увеличават риска от биотероризъм. В отговор на тези опасения Бейкър бе сред инициаторите за споразумение, подписано от над 90 учени в областта, които се ангажират да работят за отговорно развитие и употреба на ИИ за създаване на протеини.

Редактор: Цветина Петкова
Източник: Антоанета Маркова, БТА