主要观点总结
本文报道了2024年诺贝尔化学奖的颁发情况，获奖者包括大卫·贝克、丹米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测方面的贡献。文章介绍了获奖者的背景和贡献，并探讨了AI与学科交叉的发展趋势。
关键观点总结
关键观点1: 获奖者及其贡献
大卫·贝克因计算蛋白质设计获奖；丹米斯·哈萨比斯和约翰·江珀因蛋白质结构预测的AI模型AlphaFold获得赞誉，特别是AlphaFold 2和AlphaFold 3的发布在蛋白质结构预测领域取得重大突破。
关键观点2: AI与学科交叉的趋势
AI在物理、化学、生物等多个学科中的应用越来越广泛，成为学科交叉的推动力量。AI技术已经渗透到各个领域，包括材料科学、医疗诊断、药物研发等，催生了新的技术、新应用的出现。
关键观点3: 诺奖评价
有人认为诺奖开始偏向AI领域，有人认为物理与化学技术不如AI受到学术界的认可。但实际上，学科交叉已成为公认的趋势，AI的发展确实在推动各领域的交叉赋能。
文章预览
▎ 这是AI与学科交叉的胜利！ 作者｜林志佳 编辑｜胡润峰 本文首发于钛媒体APP 北京时间10月9日下午，瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家。 其中，一半授予美国华盛顿大学教授大卫·贝克 (David Baker)，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则共同授予英国人工智能公司谷歌DeepMind公司的丹米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·乔普（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。 他们将分得总额1100万瑞典克朗（约合人民币744.46万元）的奖金。 诺奖官网称，今年的三位诺贝尔化学奖得主利用“蛋白质”——生命中精妙的化学工具，破解了蛋白质惊人结构的密码。其中，化学奖得主贝克成功完成了几乎不可能完成的任务，制造出了全新的蛋白质。他的共同获奖者哈萨比斯和乔普开发一种 AI 模型AlphaFold2来解决一
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