主要观点总结
本文介绍了2024年诺贝尔化学奖的获得者及其获奖项目。获奖者为华盛顿大学的David Baker以及谷歌DeepMind的Demis Hassabis 和John M. Jumper。他们因在“计算蛋白质设计”和“蛋白质结构预测”方面的贡献而获奖。其中，AlphaFold 2人工智能模型在预测蛋白质结构方面取得了重大突破，为科学界带来了新的可能性。
关键观点总结
关键观点1: 获奖者及获奖项目
华盛顿大学的David Baker以及谷歌DeepMind的Demis Hassabis 和John M. Jumper因在蛋白质研究和AI预测蛋白质结构方面的贡献而获得2024年诺贝尔化学奖。
关键观点2: AI在蛋白质研究中的应用
AlphaFold 2人工智能模型的成功预测了研究人员已经识别的几乎所有2亿种蛋白质的结构，为科学界带来了新的可能性。
关键观点3: 蛋白质研究的突破性进展
获奖者的研究涉及蛋白质的设计和预测，包括从氨基酸序列预测蛋白质结构，这些发现具有巨大的潜力，为科学界提供了新的研究方向。
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作者 | 机器之心 编辑 | 机器之心编辑部 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 昨天，哈萨比斯还在祝福Hinton。今天，他自己也拿了诺奖。 北京时间 10 月 9 日下午，瑞典皇家科学院宣布将 2024 年诺贝尔化学奖授予华盛顿大学的David Baker以及谷歌DeepMind 的Demis Hassabis 与John M. Jumper，以表彰他们在「计算蛋白质设计」和「蛋白质结构预测」方面的贡献。 众所周知，这三位是AI蛋白质研究领域的知名人物。近年来，AI预测蛋白质结构成为了生物以及AI领域的重磅话题。这个领域有两大知名开源算法，一个是 DeepMind 的 AlphaFold2，另一个就是华盛顿大学David Baker团队研发的 RoseTTAFold。 AlphaFold 的论文于2021年 7 月发表在《nature》杂志上，Alphafold 的缔造者之一 John Jumper 被评为《nature》2021 年度
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