图：诺贝尔奖官网9日介绍可猜测蛋白质结构的AlphaFold2模型。\视频截图

  归纳报导：瑞典皇家科学院9日宣告，将2024年诺贝尔化学奖颁发美国科学家贝克，以及英国伦敦人工智能（AI）公司谷歌DeepMind的哈萨比斯和江珀，以赞誉他们在蛋白质规划和蛋白质结构猜测范畴作出的奉献。贝克成功构建了全新品种的蛋白质，哈萨比斯和江珀开宣告AI模型，处理困扰科学界50年的蛋白质结构猜测难题。他们的研究成果已被大范围的应用于製药、疫苗、纳米资料等范畴。

  瑞典皇家科学院9日宣告，2024年诺贝尔化学奖一半颁发贝克，以赞誉他在蛋白质规划范畴的奉献；另一半一起颁发哈萨比斯和江珀，以赞誉他们在蛋白质结构猜测方面的奉献。贝克1962年出生于美国西雅图，现为美国华盛顿大学教授。哈萨比斯1976年出生于英国伦敦，是DeepMind创始人之一兼行政总裁，亦是围棋程式AlphaGo之父。江珀1985年出生于美国阿肯色州小石城，现为DeepMind资深科学家。

  评奖委员会表明：“他们破解了蛋白质美妙结构的暗码。贝克成功完结一项简直不或许的豪举，制造出全新品种的蛋白质。哈萨比斯和江珀开宣告AI模型来处理猜测蛋白质杂乱结构的问题。这些发现蕴藏着巨大潜力。”

  蛋白质操控和驱动一切的化学反应，构成生命的根底。蛋白质一般由20种不同的氨基酸组成，这些氨基酸可以被看做构建生命的“积木”。贝克和他的搭档们开宣告软件东西Rosetta，用于给蛋白质结构建模，并规划新的蛋白质。2003年，贝克用氨基酸“积木”成功规划出了一种史无前例的新蛋白质。尔后，他的团队不断发挥构思，发明了一种又一种蛋白质，可用构成纳米资料、检测芬太尼、制造流感疫苗等。

  氨基酸以长串方式衔接在一起（即氨基酸序列），折叠起来构成三维结构，决议蛋白质的功用。20世纪70年代以来，研究人员一向企图经过氨基酸序列猜测蛋白质结构，但这项作业极为困难。2018年，DeepMind推出AlphaFold，赢得两年一度的蛋白质结构猜测大赛CASP。2020年，哈萨比斯和江珀主导开发的AlphaFold2在生命科学界引发一场地震，其对蛋白质结构的猜测十分精准。

  AlphaFold2可以猜测大约2亿种已知蛋白质的杂乱结构，可以在必定程度上协助研究人员更好地了解抗生素抗药性、构建分化塑胶的酶的图画等。全球已有超越200万人运用该模型。本年5月，DeepMind在《天然》期刊上介绍了新一代模型AlphaFold3。据悉，该模型可猜测一切生命分子的结构和相互作用，包含蛋白质、DNA、RNA等。

  哈萨比斯承受诺奖官方电话采访时说，获奖喜讯令他不敢相信，“大脑一片空白”。作为70多年来最年青的化学诺奖得主，江珀相同兴奋不已。他表明，自己本来以为获奖时机只要10%，因而决议蒙头大睡，直到成果揭晓。但这个方案终究失利，由于他底子睡不着。江珀还表明，现代社会作业开展得很快，“从论文到诺奖只需要3至4年”。

  本年诺奖的AI颜色稠密，8日揭晓的物理学奖聚集为AI技能奠基的人工神经网络，得主之一是“AI教父”欣顿。欣顿宣布获奖感言时再次着重对AI技能或许失控的忧虑。但哈萨比斯明显愈加达观。他表明，至少在能预见的未来，AI将是进步科学家作业效率的东西。哈萨比斯着重，AI拿手剖析数据，但不知道怎样提出正确的问题或作出假定，这部分作业仍是要依托人类。