10月9日，诺贝尔化学奖公布，大卫·贝克（David Baker）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper）因“在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献”获奖。
每经记者：蔡鼎 每经编辑：兰素英一直以来，从氨基酸序列出发预测蛋白质的三维结构是结构生物信息学中最具挑战的问题。但几年前，由Google DeepMind创建的基于深度学习的人工智能测序式AlphaFold解决了这个问题，一时间成为头条新闻。
2023年11月底，Google旗下的DeepMind在杂志发表了重磅论文，宣称他们开发了用于材料科学的人工智能强化学习模型Graph Networks for Materials Exploration ，并通过该模型和高通量第一性原理计算，寻找到了38万余个热力学稳定的晶体材料，相当于“为人类增加了800年的智力积累”，极大加快了发现新材料的研究速度。
来源：诺奖官网（下同）新民晚报讯（记者 郜阳 张炯强）北京时间今天傍晚，瑞典皇家科学院宣布，2024诺贝尔化学奖授予大卫·贝克，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则共同授予戴密斯·哈萨比斯和约翰·M·詹伯，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。
每经记者：蔡鼎 每经编辑：兰素英从新能源汽车电池到太阳能电池，再到计算机芯片等诸多领域，一旦有新材料发现，无疑可加速技术层面的突破。不过，新材料的研发通常需要科学家们花费数月甚至数年的时间进行反复试验和验证。
