Hassabis de Google Deepmind, le cavalier gagne la chimie Nobel

Ce billet est initialement paru sur le blog de Google DeepMind.
Ce matin, Sir Demis Hassabis, cofondateur et PDG de Google DeepMind et d’Isomorphic Labs, ainsi que le Dr John Jumper, directeur de Google DeepMind, ont reçu le prix Nobel de chimie 2024. Ils ont obtenu cette distinction prestigieuse pour leurs travaux révolutionnaires sur AlphaFold, un système d’IA qui prédit la structure 3D des protéines à partir de leurs séquences d’acides aminés. David Baker a également été reconnu pour ses contributions à la conception de protéines par calcul.
Avant l’arrivée d’AlphaFold, déterminer la structure d’une protéine était un véritable casse-tête — cela prenait énormément de temps et était extrêmement complexe.
Grâce à AlphaFold, plus de 2 millions de scientifiques et de chercheurs de 190 pays ont désormais accès à un outil puissant via la base de données des structures de protéines d’AlphaFold. L’article de 2021 sur AlphaFold 2 est devenu l’une des publications les plus citées de tous les temps.
L’impact d’AlphaFold sur la science a été considérable, lui valant des distinctions telles que le prix Albert Lasker de la recherche médicale fondamentale 2023, le prix Breakthrough en sciences de la vie 2023, le prix international Canada Gairdner 2023, le prix Clarivate Citation Laureate 2024 et le prix Keio de la science médicale 2024.
L’IA a toujours eu le potentiel de révolutionner la recherche scientifique, et AlphaFold a véritablement montré ce qui est possible. À mesure que de plus en plus de scientifiques utilisent l’IA pour tout, de la collecte de données à la simulation d’expériences, en passant par la conception de médicaments, la modélisation de systèmes complexes, la recherche de nouvelles solutions à d’anciens problèmes et l’exploitation des connaissances existantes, nous assisterons à des avancées extraordinaires à l’avenir.
Sir Demis Hassabis, cofondateur et PDG de Google DeepMind et d’Isomorphic Labs, et le Dr John Jumper, directeur de Google DeepMind
Après avoir été informé de la nouvelle, Demis Hassabis a partagé ses réflexions :
« Recevoir le prix Nobel est l’honneur d’une vie. Je tiens à remercier l’Académie royale des sciences de Suède, John Jumper et l’équipe AlphaFold, les équipes plus larges de DeepMind et Google, ainsi que tous mes collègues passés et présents qui ont rendu cela possible. J’ai consacré ma carrière à faire avancer l’IA en raison de son incroyable potentiel à améliorer des milliards de vies. AlphaFold a déjà aidé plus de deux millions de chercheurs dans des travaux essentiels, de la conception d’enzymes à la découverte de médicaments. J’espère que nous nous souviendrons d’AlphaFold comme la première preuve que l’IA peut réellement accélérer la découverte scientifique. »
En apprenant qu’il avait remporté le prix Nobel, John Jumper a publié la déclaration suivante :
« Je tiens à remercier l’Académie royale des sciences de Suède pour cet incroyable honneur. Nous sommes ravis d’être reconnus pour notre travail en biologie computationnelle, qui nous aide à comprendre les protéines et soutient le travail remarquable des biologistes expérimentaux. C’est une démonstration claire que l’IA peut accélérer la science et, en fin de compte, nous aider à comprendre les maladies et à développer de nouveaux traitements. Ce prix témoigne du travail exceptionnel de l’équipe de Google DeepMind et de leur travail fantastique. »
« La biologie computationnelle a toujours promis de fournir des informations pratiques pour des expériences concrètes, et AlphaFold a tenu cette promesse. Nous sommes à l’aube d’une nouvelle ère de découvertes scientifiques propulsées par l’IA. Merci à mes collègues au fil des années pour avoir rendu cette reconnaissance possible, ainsi que pour toutes les découvertes à venir. »
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Wow, Hassabis and Jumper snagging the Nobel for Chemistry is wild! 🧪 AI cracking protein structures? That’s some sci-fi stuff coming to life. Can’t wait to see how this shakes up biotech!
하사비스와 점퍼가 노벨상을 받다니 대단해요! 그들의 구글 딥마인드 연구는 화학 분야를 혁신하고 있어요. 자랑스럽지만, 연구의 세부 사항은 잘 모르겠어요. 여러분도 같은 생각인가요? 🤓 간단한 설명 비디오가 있으면 좋겠어요!

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