К основному содержимому
#PopularScience

Нобелевская премия по химии 2024 (Рубрика PopularScience)

#PopularScience #AI #ML #Physics #Math #Statistics

Премия по химии в этом году тоже частично ушла в сторону ML, который помог в дизайне белков:) Вообще победили три человека

  • Дэвид Бейкер - биохимик, что занимался вычислительной биологией и получил свою часть премии "за вычислительный дизайн белков"
  • Демис Хассабис и Джон Джампер - ученые, что занимались ML в Google DeepMind и учили машину играть в Go (подробнее в документалке "AlphaGo", про которую я уже рассказывал), компьютерные игры, а также фо́лдингу белков (укладкой белка из цепочки в трехмерную структуру). В итоге, в 2020 году они представили AlphaFold2, что смогла предсказать структуру почти всех 200 миллионов белков, идентифицированных учеными.

В общем, Нобелевская премия по химии уходит ученым, что продвинули вперед вычислительные возможности человечества и при помощи этого смогли решить фундаментальную проблему. Это напоминает премию этого года по физике, которая была выдана тем ученым, что сделали многое для развития глубокого обучения (deep learning), про что я уже рассказывал вчера.

P.S. На тему сложности задачи предсказания структуры белков можно почитать научно-популярную книгу Григория Никифоровича "От оргазма до бессмертия. Записки драг-дизайнера", про которую я уже рассказывал. В этой книге очень доступно рассказывается про связь аминокислот, пептидов и белков. Если по простому, то пептиды и белки состоят из аминокислот, но пептиды - это короткие цепочки, а белки - длинные. И пептиды зачастую могут выступать в качестве биорегуляторов. Но свойства этих пептидов и белков зависят не только от самой последовательности, но их от конфигурации в пространстве, которая может меняться под действием внешних условий

#AI #ML #PopularScience #Physics #Math #Statistics