Demis Hassabis a kémiai Nobel-díjat nyert el, és bár a DeepMindnál elvégzett munkája sokkal frissebb, azért korábban ő is a játékiparban dolgozott!
Hassabis a DeepMind társalapítója volt, de korábban a Bullfrognál és a Lionheadnél dolgozott programozóként. Most viszont John Jumper és David Baker professzorokkal közösen elnyerte a kémiai Nobel-díjat. Hassabis és Jumper a díjat a fehérjeszerkezetek előrejelzésében az AlphaFold2 mesterséges intelligencia eszközzel végrehajtott „teljes forradalomért” kapta.
Az AlphaFold először 2018-ban vált a kutatók számára elérhetővé. A kettes verzió 2020-ban rajtot el, és idén májusban jelentették be az AlphaFold3-at. A DeepMind által létrehozott, a fehérjeszerkezetek előrejelzésére szolgáló mesterséges intelligencia David Bakerhez és kutatóihoz köthető. Mostanra már szinte az összes ismert fehérje szerkezetének előrejelzésére használták, ami alig egy évtizeddel ezelőtt még elképzelhetetlen volt. A Nobel-díj felét Baker professzor kapja „a számítógépes fehérjetervezésért”, míg a másik felén Hassabis professzor és Jumper professzor a DeepMindtól közösen osztozik „a fehérjeszerkezet-előrejelzésért”. A győztesek 11 millió svéd korona (1,05 millió dollár) részesedést kapnak.
„Az idén elismert felfedezések egyike a látványos fehérjék felépítésével kapcsolatos. A másik egy 50 éves álom beteljesüléséről szól: a fehérjék szerkezetének előrejelzéséről az aminosav-szekvenciákból. Mindkét felfedezés hatalmas lehetőségeket nyit meg,” mondta Heiner Linke, a kémiai Nobel-bizottság elnöke. A Nobel sajtóközleménye így jellemzi a technológiát: „Az AlphaFold2-t a kutatók által azonosított 200 millió fehérje szerkezetének előrejelzésére használták. Az áttörés óta az AlphaFold2-t 190 országból több mint kétmillió ember használta. A számtalan tudományos alkalmazás mellett a kutatók most már jobban megérthetik az antibiotikum-rezisztenciát, és képeket készíthetnek a műanyagot lebontó enzimekről. Az élet nem létezhetne fehérjék nélkül. Az, hogy most már megjósolhatjuk a fehérjék szerkezetét és megtervezhetjük saját fehérjéinket, a legnagyobb előnnyel jár az emberiség számára.”
Hassabis a Bullfrognál dolgozott, mielőtt egyetemre ment volna, majd a diploma megszerzése után a Lionheadnél tevékenykedett. Ő volt a Black And White vezető mesterséges intelligencia-programozója. 2001-ben jelent meg a játék, de ő addigra már eltávozott az Elixir Studioshoz (amelyet ő alapított), és itt a Republic: The Revolution és az Evil Genius felelős rendezőjeként dolgozott. Innentől inkább a tudomány felé fordult, PhD-t szerzett, több egyetemnél is megfordult, és 2010-ben a DeepMind egyik társalapítója volt. A cél kezdettől fogva egy általános célú, bármire használható mesterséges intelligencia létrehozása volt, de a 70-es és 80-as évekbeli videojátékokkal kezdődött. A kezdeti időkben a DeepMind mesterséges intelligenciája olyan játékokon edződött mint a Breakout és a Pong, megtanulva a szabályokat, hogy elsajátítsa a játékot, mielőtt a vállalat olyan összetettebb játékokra összpontosított volna, mint a Go vagy akár a Starcraft 2.
A céget 2014-ben felvásárolta a Google. Körülbelül 2016-ban, a videojátékos képzéssel a hátuk mögött a vállalat a fehérje hajtogatásra és az AlphaFoldra összpontosított, azaz olylan szoftverekre, amely szinte a kezdetektől fogva lenyűgöző előrelépést a fehérjehajtogatás terén. Ezért is gratulálunk Hassabisnek!
