主要观点总结
本文介绍了2024年诺贝尔化学奖的获得者，包括大卫·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀，他们的工作主要围绕蛋白质设计、蛋白质结构预测以及人工智能在科学研究中的应用展开。文章还回顾了Google在人工智能领域的发展历程，包括收购DNNResearch和DeepMind，以及Google在人才、技术和资源方面的优势。文章指出，尽管其他公司在某些领域有所突破，但Google在算法、算力和数据方面的综合优势使其在人工智能竞赛中依然强大。
关键观点总结
关键观点1: 诺贝尔化学奖授予大卫·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀
三位科学家在蛋白质设计、蛋白质结构预测方面做出了杰出贡献，推动了生命科学领域的发展。
关键观点2: Google在人工智能领域的发展历程
Google通过收购DNNResearch和DeepMind等公司在人工智能领域取得重要进展，并聚集了全球顶尖科研人才。Google在算法、算力和数据方面具有明显优势，推动了人工智能的发展。
关键观点3: DeepMind和AlphaFold的重要性
DeepMind开发的AlphaFold项目通过预测蛋白质结构，解决了生物学领域的难题，推动了科学研究的发展。AlphaFold 3的推出进一步展现了人工智能在科学领域的强大应用前景。
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来源丨 硅星人Pro（ID：Si-Planet） 作者丨 Jessica 2024年的诺贝尔化学奖一半授予大卫·贝克（David Baker），“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”；另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹珀（John M. Jumper），“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。 David Baker 是华盛顿大学蛋白质设计研究所所长，被誉为蛋白质设计领域先驱。2003年起，他成功设计出全新的Top7等多种创新蛋白质，广泛应用于药物、疫苗、纳米材料、微型传感器等领域。并在1999年就提出了蛋白质结构预测算法RoseTTA，早于Deepmind的AlphaFold。 另两位获奖者就更不陌生。Demis Hassabis是Google DeepMind联合创始人兼CEO，John M. Jumper现任Google DeepMind总监。两人通过领导团队开发 AI 模型 AlphaFold 2，解决了困扰科学界50年的难题：从氨基酸序列预测蛋白质的复杂结构。 蛋白
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