原标题：AI改变基础科学研究范式 　　10月9日，2024年诺贝尔化学奖揭晓。戴维·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀共享这一奖项。前者在“计算蛋白质设计”领域贡献突出，后两位则在“蛋白质结构预测”方面成就斐然2024新澳精准资料免费提供下载 ,全面解答解释落实_尊享版2.777。这也是继物理学奖之后，今年诺贝尔奖再次被授予人工智能（AI）的相关成果及科学家。 　　获奖结果众望所归 　　作为全球最重磅的科技奖项之一，每年诺贝尔奖颁奖前，各类预测层出不穷。在今年诺贝尔化学奖揭晓前，此次获奖的三位科学家已呼声极高，奖项结果称得上众望所归。 　　“尤其是贝克，他是蛋白质计算设计领域的拓荒者，并且持续做出国际先进的研究成果。我认为他们获奖实至名归。”清华大学生物医学交叉研究院助理教授、北京生命科学研究所研究员徐纯福认为，在今年物理学奖已经颁发给机器学习科学家的情况下，诺贝尔化学奖仍然颁发给了三位计算研究领域的科学家，这体现了AI极其重要的科学价值。 　　“获奖成果和我的研究领域息息相关，对我们研究者是一种激励。”浙江大学生命科学研究院研究员林世贤激动地说，获奖者之一的江珀只有39岁，这对广大青年科研工作者也是一种鼓舞。新澳精选资料免费提供 ,时代资料解释落实_探索版7.422 　　蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题新2024年澳门天天开好彩 ,科技成语分析落实_ios6.098。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。 　　AI用于科研潜力巨大 　　此次诺贝尔化学奖，除了是对获奖者的表彰，也是对人工智能在基础科学研究领域深入应用的重要认可。 　　杨茂君认为，这次获奖的研究定义了一个理论上可以解决所有科学问题的范式，即从实际问题出发，将其转变为AI可以处理的输入数据，再经过深度学习网络，最终输出结果。 　　“在所有通过输入得出输出的问题上，AI理论上都可以作为有力的工具，这反映了AI在科学研究领域的广阔潜力。”在杨茂君看来，这一技术的应用范围并不限于生物、化学、物理等领域，其应用范围主要取决于如何将客观世界的问题（或数据）抽象成AI可以学习和处理的形式，以及现实世界是否有足够多的真实数据，训练和构建深度学习网络。 　　“AI在蛋白质设计领域的应用突破可以说是天时地利人和，水到渠成。”杨茂君解释，蛋白结构的一级序列足够简单，且蛋白质的三维结构输出也有标准的表达形式，并且在过去几十年，结构生物学领域累积了大量真实蛋白结构数据。 　　徐纯福也表示，AI在生物、化学、医药等健康领域的潜力才刚刚崭露一角，未来还大有发展空间。 　　“就拿我最熟悉的蛋白质计算设计来讲，虽然今年相关成果获奖了，但计算方法在功能蛋白的设计方面还面临很大挑战。”徐纯福说，如果进一步改进AI算法，能够更准确设计酶、抗体等重要的功能蛋白，将有可能产生具有真正实用的全新蛋白。 　　徐纯福同时认为，AI对科学研究重要性日益凸显，科学家一方面要积极拥抱新的研究范式，同时也要尽量规避AI的局限性。“AI不是万能的，科学家们需要扬长避短，推动AI在基础科研更有效应用。”他说，科学家要更负责任地应用AI，不用AI做违背科学伦理、有害人类健康的科学研究。 　　（记者都芃、记者张佳星对本文亦有贡献） 　　来源：科技日报