「AIのゴッドファーザー」が2024年のノーベル物理学賞を受賞したのに続き、AIは今年のノーベル化学賞を受賞し、新たなマイルストーンを達成しました。

北京時間10月9日、スウェーデン王立科学アカデミーは2024年のノーベル化学賞受賞者を発表しました。賞金の半分は、計算タンパク質設計への貢献によりデイビッド・ベイカー氏に授与され、残りの半分は、タンパク質構造予測における功績により、Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏と上級科学者のジョン・M・ジャンパー氏に共同で授与されました。賞金総額は1100万スウェーデンクローナ（約750万元）です。

今年、AIに複数のノーベル賞が授与されたことは意外に思われるかもしれませんが、当然のことです。特に、デイビッド・ベイカー氏はタンパク質設計のパイオニアと称されており、タンパク質の三次元構造の設計と予測、全く新しいタンパク質の創出、そして革新的なソフトウェアとアルゴリズムに基づく医療課題の解決といった手法を開発しました。

デミス・ハサビスとジョン・M・ジャンパーが共同で発表したAlphaFoldについては、もはや説明の必要もありません。タンパク質構造予測の分野におけるこの画期的な進歩は、数々の賞を受賞しており、ノーベル賞受賞も間近に迫っているようです。

2024年のノーベル賞はまだ発表されていません。生理学・医学賞の争いにおいて、AIはまだ想像力を発揮する余地があるかもしれません。来年には、この賞に挑戦できるような新たな発見が出てくるかもしれません。

受賞者3名がオンラインで受賞スピーチを行いました。

受賞が発表された後、ノーベル賞委員会は3人の受賞者に連絡を取り、短いオンラインインタビューを行った。

デミス・ハサビス氏は次のように述べています。「近い将来、AIツールは個々の科学者の能力をさらに高めるでしょう。これらのシステムは本質的にツールであるため、データの分析、パターンの発見、構造化に非常に優れています。しかし、適切な問いを考え、仮説を立て、推論を行うという点において、人間の科学者に取って代わることはできません。したがって、これらの作業は依然として人間の科学者に委ねられています。最高の科学者はこれらのAIツールを活用することで、驚くべき成果を達成できるでしょうし、より小規模なチームでさえ、これらのツールを活用してより基礎的な研究を行うことができるようになるでしょう。」

大学ではなく民間機関の資金提供による研究について、デミス・ハサビス氏は両者に大きな違いはないと述べました。「科学的手法に忠実であり、厳格な科学的姿勢で基礎研究に注力する限り、どこでも素晴らしい科学的成果を達成できると信じています。多くの新しい科学分野や発見には、多大なリソース、特にここではコンピューティングリソースが必要であり、多額の資金が必要になることがよくあります。ですから、民間セクターを活用してこの研究に資金を提供するのはなぜでしょうか？まさにそれが、Google DeepMindで私たちが行っていることです。」

共同受賞者のジョン・ジャンパー氏は電話インタビューで、「本当に素晴らしいチームです。長年計算生物学に携わってきた科学者として、生物学的な問題を解決するには計算技術が必要だと常に信じてきました。今、それが実を結び始め、しかもこれほど急速に認知されつつあるのは素晴らしいことです。特に感激しているのは、私たちの研究が人々の健康維持に直接役立つということです。本当に素晴らしいことです！」と述べました。

さらに、競合他社と賞を分け合ったことについて尋ねられたとき、もう一人の受賞者であるデビッド・ベイカー氏は率直にこう述べました。「私たちが競争相手であると感じたことは一度もありません。それどころか、AlphaFold は非常に刺激的だと感じました。 」

デビッド・ベイカー氏は、生化学の分野に多大な貢献をした学者として広く認められており、ワシントン大学医学部の生化学の教授です。

デビッド・ベイカー

デビッド・ベイカーは2003年という早い時期に、新規タンパク質の設計に成功しました。それ以来、彼はチームを率いてRoseTTAFold、ProteinMPNN、RFdiffusionといったタンパク質構造予測・設計ツールを開発し、これらのツールを用いて、医療、テクノロジー、持続可能性といった分野における課題を解決する分子を創り出してきました。また、ノーベル生理学・化学賞のノミネートを含む数々の賞を受賞しています。

AlphaFold2 は戴冠式を待っています。

同様に、AlphaFold2 の画期的な成果がノーベル化学賞を受賞したことに業界は驚かなかったようだ。特に、この 2 人が 2023 年にノーベル賞の前身となるラスカー基礎医学研究賞を受賞したことを考えるとなおさらだ。

Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏は、長年にわたり数々の栄誉に輝いてきました。1976年生まれのデミス・ハサビス氏は、4歳でチェスを始め、8歳で独学でプログラミングを学び、13歳でチェスマスターの称号を獲得しました。17歳でケンブリッジ大学に入学し、コンピュータサイエンスを学びました。その後、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンで認知神経科学の博士号を取得し、MITとハーバード大学で博士研究員として研究を行いました。

デミス・ハサビス

2010年、ハサビス氏はロンドン大学ユニバーシティ・カレッジで博士号取得を目指していた時に出会ったシェーン・レッグ氏と共に​​DeepMindを共同設立しました。2016年にはAlphaGoで名声を博し、その後もAlphaファミリーは成長を続けました。2020年には、ハサビス氏とジャンパー氏がAlphaFold2を提唱し、科学者が知る2億種類のタンパク質のほぼ全ての構造を予測することに成功しました。

2024年5月には、AlphaFold3がリリースされ、あらゆる生体分子（タンパク質、DNA、RNA、リガンドなど）の構造と相互作用を前例のない精度で予測することに成功しました。
*クリックしてレポート全文をご覧ください: AlphaFold 3 登場！クローズドソースながら研究用途に最適、DeepMind の子会社が近いという強みを活かして商用化を加速？

*クリックして完全なレポートを表示: AlphaFold 3 の徹底的な分解。上海交通大学の Zhong Bozitao 氏: データを最大限に活用して、すべての生体分子の構造を原子レベルの精度で予測していますが、完璧ではありません。

ジョン・ジャンパー

AlphaFoldの筆頭著者であるジョン・ジャンパー氏も、国際的な科学界で著名な人物です。 2021年には、Nature誌によって年間トップ10の「重要人物」の一人に選ばれました。ジョン・ジャンパー氏は1985年生まれで、2007年に米国ヴァンダービルト大学で物理学と数学の学士号を取得し、2008年には英国ケンブリッジ大学で理論凝縮物質物理学の修士号を取得しました。

2017年にシカゴ大学で理論化学の博士号を取得。主な研究は、機械学習を用いたタンパク質のフォールディングとダイナミクスのシミュレーションでした。その後、シカゴ大学でポスドク研究を修了し、タンパク質予測のための深層学習モデルの研究を継続しました。

2018年、ジョン・ジャンパーはシニアリサーチャーとしてDeepMindに入社し、同僚と共にAlphaFoldシリーズのモデル開発に携わりました。また、AlphaFold2開発チームを率いました。

ネットユーザーは冗談めかしてこうコメントした。「ノーベル賞に新しいカテゴリー、AIを追加する時期が来た。」

以前、デミス・ハサビスがソーシャルメディア上でジェフリー・ヒントンのノーベル物理学賞受賞を祝福したとき、一部の人々は、デミス・ハサビスに自分も受賞できるように祈ってはどうかと冗談めかして提案した。

昨日、デミス・ハサビスの受賞が発表されるやいなや、コメント欄にはネットユーザーからの祝福メッセージが殺到した。

さらに、2018年のノーベル化学賞受賞者であるフランシス・アーノルド氏が今年のノーベル化学賞受賞者に祝意を表し、AI分野もその結果に興奮しています！

Google DeepMindはこれをAIにおける画期的な成果と呼んでいます。チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏は、 Rosetta、AlphaFoldといった機械学習を活用した研究は、タンパク質構造予測とタンパク質設計に多大な影響を与えており、将来さらに大きな影響を与えると期待されていると述べました。

ネットユーザーの中には、ノーベル賞にAIという新しいカテゴリーを追加する時期が来たのではないかとさえ示唆する者もいた。

参考文献:
1.https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
2.https://mp.weixin.qq.com/s/WkPJ