노벨 화학상은 컴퓨터를 사용하여 단백질을 설계하고 예측한 과학자에게 돌아갑니다.

이번 주에 두 번째로 인공지능이 노벨상의 핵심이 되었습니다.

영국 인공지능(AI) 연구 기업 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 데미스 하사비스(Demis Hassabis)와 존 점퍼(John Jumper)가 올해 노벨 화학상의 절반을 수상했습니다.

그들은 다양한 응용 분야에 맞는 맞춤형 단백질을 만들기 위해 계산 방법을 사용한 워싱턴 대학교 연구원인 David Baker(62세)와 상을 공유하고 있습니다.

1,100만 스웨덴 크로나(140만 달러)의 상금 수상자가 스톡홀름에 있는 스웨덴 왕립과학원에서 수요일 발표되었습니다.

단백질은 모든 생명을 지탱하는 복잡한 분자 구성 요소입니다. 이는 세포의 작동과 세포가 더 큰 유기체에서 의사소통하고 기능하도록 돕는 구조의 핵심입니다.

DNA 분자는 세포가 생존하기 위해 만드는 데 필요한 모든 단백질에 대한 코드를 담고 있지만, 유전적 서열을 기반으로 단백질의 3차원 구조를 예측하는 것은 매우 복잡한 문제입니다.

2018년에 Hassabis 박사와 Jumper 박사는 인공 지능을 사용하여 단백질 구조를 예측하는 AlphaFold라는 알고리즘을 선보였습니다. 이 알고리즘은 문제에 대한 이전의 모든 접근 방식보다 훨씬 뛰어났습니다. 2020년까지 AlphaFold2라고 불리는 알고리즘의 재조정된 버전은 예측이 과학자들에게 실용적인 수준에 도달했습니다. 수억 개의 단백질 구조를 예측하는 데 사용되었습니다.

이와 대조적으로 베이커 박사는 의약품부터 환경 센서까지 특정 요구 사항을 충족하는 새로운 단백질 형태를 고안한 것으로 유명합니다. 그런 다음 그는 자신이 설계한 단백질을 합성하는 방법을 예측하는 컴퓨터 프로그램을 만들었습니다. 2000년대 초반부터 시작된 작업은 계속 발전해 현재는 인공지능 알고리즘을 접목하고 있다.

화요일, 토론토 대학의 컴퓨터 과학자 Geoffrey Hinton과 프린스턴 대학의 물리학자인 John Hopfield가 기계 학습에 혁명을 일으킨 자가 교정 컴퓨터 알고리즘인 신경망 개발에 기여한 공로로 노벨 물리학상을 수상했습니다.

오늘날의 화학상은 AI가 다양한 연구 분야에 미치는 엄청난 영향을 강조합니다.

작년에 Hassabis 박사와 Jumper 박사는 그들의 연구로 Canada Gairdner International Award를 수상했습니다. 그들은 이후 노벨상을 수상한 점점 더 많은 캐나다 상 수상자에 합류했습니다.

캐나다의 노벨 화학상 수상자로는 오타와 국립연구위원회의 과학자인 게르하르트 허츠버그(Gerhard Herzberg)가 있습니다. 그는 원자 및 분자 분광학 분야의 연구로 1971년에 상을 받았습니다. 15년 후, 토론토 대학교 명예교수인 존 폴라니(John Polanyi)가 화학 동역학과 관련된 발견으로 상을 받았습니다. 그러다가 1993년 브리티시 컬럼비아 대학의 생화학자인 마이클 스미스(Michael Smith)가 DNA 돌연변이와 관련된 연구로 우승했습니다.

수요일 발표로 올해 과학 노벨상 3개가 마무리되었습니다.

월요일, 미국 연구자인 빅터 앰브로스(Victor Ambros)와 게리 루브쿤(Gary Ruvkun)은 유전자 조절에 중요한 작은 분자인 마이크로RNA(MicroRNA)를 발견한 공로로 노벨 의학 또는 생리학상을 수상했습니다.

올해 노벨문학상은 목요일, 노벨평화상은 금요일에 발표될 예정이다. 경제학 부문 최종상은 월요일에 발표될 예정이다.