Googlov DeepMind prejel pol Nobelove nagrade za kemijo
Letos je leto umetne inteligence tudi na področju Nobelovih nagrad. Nobelov odbor pri Kraljevi akademiji znanosti na Švedskem je razglasil, da so letošnji prejemniki nagrade za kemijo David Baker z univerze Washington ter Demis Hassabis in John M. Jumper iz Googlove podružnice DeepMind. Razvili so računske metode za napovedovanje zvijanja proteinov in za računski dizajn novih proteinov.
DeepMind poznamo po orodjih, ki so igrala go (AlphaGo), šah in druge igre, pred leti pa so se usmerili tudi v biologijo. Napoved tridimenzionalne strukture proteinov iz poznavanja zaporedja aminokislin, ki jih tvorijo, je bila zgodovinski velika uganka. Že od 60. let je bilo znano, da se vsak protein vedno zvije v isto strukturo, a je bilo možnosti tako nepredstavljivo mnogo, da tega ni bilo možno izračunati.
Raziskovalci so bolj in manj uspešno razvijali orodja za napoved, a so se morali še vedno večinoma zanašati na meritve. Nato pa je DeepMind revolucioniral to področje, ko je njegov AlphaFold pometel s konkurenco. Leta 2020 so bili njegovi rezultati že tako dobri, da eksperimentov praktično nismo več potrebovali, danes pa je problem rešen. Strukturo proteinov je možno napovedati. AlphaFold se je naučil na knjižnicah vseh proteinov s poznanimi strukturami in danes postopek, ki je včasih trajal mesece ali leta, vzame nekaj minut.
Druga polovica nagrade gre v roke Davidu Bakerju, ki je na univerzi v Seattlu s svojo ekipo delal na dizajnu proteinov. Če znamo izračunati, kako se bo protein zvil, lahko to uporabimo pri dizajnu povsem novih proteinov, ki bi opravljali nove naloge, denimo katalizirali razgradnjo nafte na površini morja. Baker je razvil računalniška orodja za ciljani dizajn proteinov in do danes že številne povsem umetne proteine, ki jih v naravi ni.
