AlphaFold がノーベル賞を受賞、DeepMind CEO の受賞スピーチ: AI を扱う最高の科学者は、信じられないほどの成果を達成するでしょう
「AIのゴッドファーザー」が2024年のノーベル物理学賞を受賞した後、AIはさらなる成功を収め、今年のノーベル化学賞を受賞した。
北京時間10月9日、スウェーデン王立科学アカデミーは2024年のノーベル化学賞の受賞者を発表した。半分はデビッド・ベイカーに授与され、計算タンパク質設計への彼の貢献を表彰。残りの半分は、Google DeepMind CEO の Demis Hassabis 氏と上級科学者の John M. Jumper 氏に共同で授与されました。タンパク質の構造予測における功績が認められました。賞金総額は1100万スウェーデンクローナ、つまり約750万人民元となる。
今回のノーベル賞におけるAIの複数の開花は予想外に見えるかもしれないが、実際には当然のことである。特に化学賞では、タンパク質設計分野の創始者ともいえるデイビッド・ベイカー氏は、タンパク質の立体構造を設計・予測する手法の開発を主導し、新しいタンパク質を創出し、革新的な手法に基づいて医学的問題を解決しました。ソフトウェアとアルゴリズム。
Demis Hassabis と John M. Jumper が共同でリリースした AlphaFold は、言うまでもなく、タンパク質構造予測の分野におけるこの大きな進歩であり、数多くの賞を受賞しており、ノーベル賞の栄冠を手にすることができると思われます。
現時点では、2024 年のノーベル賞はまだ完全に発表されていません。生理学や医学の分野で賞を獲得することに関しては、AI にはまだ想像力の余地があるかもしれません。もしかしたら、来年にはこの賞に影響を与える新たな成果が生まれるかもしれません。
受賞者3名がオンラインでスピーチ
受賞発表後、ノーベル賞関係者は3人の受賞者に連絡し、オンラインで簡単なインタビューを実施した。
デミス・ハサビス氏は、「近い将来、AI ツールによって個々の科学者はさらに多くのことを行えるようになると思います。これらのシステムは本質的にツールであるため、データの分析、パターンの発見、データの構造化には非常に優れています。しかし、人間の代わりにはなりません。」適切な質問をし、仮説や推測を立てるのは、やはり人間の科学者にかかっています。これらの AI ツールを使用する優秀な科学者は、驚くべき研究を行うことができるでしょう。小規模なチームでも、ツールを利用してより基本的な作業を行うことができます。 」
大学ではなく民間機関が研究を支援していることについて、デミス・ハサビス氏は、大きな違いはないと述べた。 「私たちが科学的方法に忠実であり、厳格な科学的態度で基礎研究に集中する限り、どこにいても素晴らしい科学的成果を生み出すことができると思います。多くの新しい科学分野や発見には大量のリソース、私たちの場合は特にコンピューティング リソースが必要であり、これらには多額の資金が必要となることがよくあります。それでは、これらの取り組みに資金を提供するために民間部門に目を向けてみてはいかがでしょうか?これが私たちが Google DeepMind で行っていることです。 」
共同優勝者のジョン・ジャンパーは電話インタビューで「これは非常に良いチームだ。長年計算生物学に携わってきた科学者として、私は生物学の問題を解決するには計算技術が必要であると常に信じてきました。今ではそれが機能し始めており、信じられないほど早く認識されるようになりました。特に嬉しいのは、私たちの仕事が人々の健康に直接貢献できること、本当にすごいことだと思います！ 」
さらに、もう一人の受賞者であるデビッド・ベイカー氏は、ライバルたちと一緒に賞を受賞したのはどんな感じだったか尋ねられたとき、率直にこう語った。私たちが競争相手であると感じたことは一度もありませんでしたが、AlphaFold にはとても刺激を受けました。」
皆さんが知っているように、デイビッド・ベイカーは生化学の分野で多大な貢献をした学者であり、ワシントン大学医学部で生化学の教授を務めています。
2003 年にはすでに、デビッド ベイカーは新しいタイプのタンパク質の設計に成功しました。それ以来、彼はチームを率いて、RoseTTAFold、ProteinMPNN、RFdiffusion などのタンパク質構造予測および設計ツールを開発し、これらのツールを使用して医療、テクノロジー、持続可能性の分野の課題を解決できる分子を作成してきました。ノーベル生理学・化学賞に複数の賞をノミネートされています。
AlphaFold2 は栄冠を待っています
同様に、業界は、AlphaFold2 がその画期的な成果によりノーベル化学賞を受賞したことに驚かないようです。特に2人がノーベル賞の羽根である基礎医学研究部門の2023年ラスカー賞を受賞した後はなおさらだ。
Google DeepMind の CEO として、デミス・ハサビス氏はすでに数え切れないほどの後光を受けてきました。 1976 年生まれのデミス・ハサビスは、4 歳でチェスを始め、8 歳で独学でプログラミングを学び、13 歳でチェスマスターの称号を獲得しました。17 歳でケンブリッジ大学に入学しました。コンピューターサイエンスを学び、その後ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンで神経科学の博士号を取得し、MITとハーバード大学で博士研究員を取得しました。
2010 年に、ロンドン大学で博士課程の勉強中に出会った Shane Legg と DeepMind を共同設立しました。その後、Alpha ファミリーは成長を続けました。 2020 年に、ハサビスとジャンパーは、科学者に知られている 2 億個のタンパク質構造のほぼすべてを予測することに成功した AlphaFold2 を提案しました。
2024 年 5 月に AlphaFold3 がリリースされ、あらゆる生命分子 (タンパク質、DNA、RNA、リガンドなど) の構造と相互作用を前例のない精度で予測することに成功しました。
*完全な内容については、ここをクリックしてください: AlphaFold 3 はここにあります!クローズドソースだが科学研究には利用可能、DeepMind子会社がまず商業利用を促進する？
AlphaFold の最初の著者として、John Jumper は国際的な技術界でもよく知られています。2021年、ネイチャー誌の年次リストで「重要人物」トップ10の1人に選ばれた。 John Jumper は 1985 年生まれ。2007 年に米国のヴァンダービルト大学で物理学と数学の学士号を取得し、2008 年に英国のケンブリッジ大学で理論物性物理学の修士号を取得しました。
2017 年にシカゴ大学で理論化学の博士号を取得し、機械学習を使用してタンパク質のフォールディングとダイナミクスをモデル化することに重点を置きました。その後、シカゴ大学で博士研究員としての研究を完了し、タンパク質予測のための深層学習モデルの研究を続けました。
2018 年、John Jumper は上級研究員として DeepMind に加わり、同僚と AlphaFold シリーズのモデルを共同開発しました。同時に、AlphaFold2 開発チームのリーダーでもあります。
ネチズンは冗談を言った：ノーベル賞に新しい部門を追加する時が来た - AI
以前、デミス・ハサビス氏がソーシャルプラットフォームでジェフリー・ヒントンのノーベル物理学賞受賞を祝福した際、誰かが「デミス・ハサビス氏も受賞できるように祈るべきだ」と冗談を飛ばした。
昨日、デミス・ハサビスが賞を受賞したというニュースが出るやいなや、コメント欄は多くのネチズンから「攻撃」され、誰もが祝福の意を表した。
さらに、2018年のノーベル化学賞受賞者のフランシス・アーノルド氏も、このノーベル化学賞受賞者を祝福しました。AI分野はこのノーベル賞の結果にさらに喜びを感じています。
Google DeepMind はこれを AI における画期的な成果と呼んでいます。チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏はこう語った。Rosetta、AlphaFold などの ML 主導の研究やその他の ML 主導の研究がタンパク質構造予測やタンパク質設計に及ぼす影響は非常に大きく、将来的にはさらに大きな影響を与えることが予想されます。
一部のネチズンはこう言いました。ノーベル賞に新しいカテゴリー、AI が追加される時が来ました。
参考文献:
1.https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
2.https://mp.weixin.qq.com/s/WkPJ