2024 노벨상 : AI는 모든 것을 인수하고 있습니다 - 분석 Vidhya

물리학 및 화학의 2024 노벨상은 과학적 돌파구에서 AI의 중요한 역할을 강조합니다. John Hopfield, Geoffrey Hinton, David Baker, Demis Hassabis 및 John Jumper의 획기적인 작품은 물리학, 생물학 및 화학에 대한 AI의 변형 적 영향을 보여 주어 광범위한 영향을 미쳤습니다. 그들의 업적은 전통적인 과학과 최첨단 기술의 강력한 시너지 효과를 나타내며, 징계 경계를 흐리게합니다.

목차

• 2024 년 노벨 물리학상
• John Hopfield : 기계 메모리 혁명
• Geoffrey Hinton : AI의 선구자
• 2024 노벨 화학상
• Demis Hassabis 및 John Jumper : Alphafold2 및 단백질 구조 예측
• David Baker : 엔지니어링 소설 단백질
• 결론

2024 년 노벨 물리학상

수상자 : John J. Hopfield와 Geoffrey E. Hinton은 인공 신경망을 사용한 기계 학습에 대한 기본적인 기여를 인정했습니다.

한때 미래의 개념 인 물리학에 대한 AI의 통합은 이제이 분야를 재구성하고 있습니다. Hopfield와 Hinton의 작업은 정보 처리 및 패턴 인식에 혁명을 일으켜 학습, 적응 및 단순한 데이터 처리 이상의 이해가 가능한 AI 시스템을 만듭니다.

그들의 1980 년대 연구는 기본 계산을 초월하여 물리에서 영감을 얻었습니다. 뇌 뉴런 상호 작용을 모델로 한 그들의 신경망 연구는 현대 생활의 거의 모든 측면에 영향을 미치는 기술을 뒷받침합니다. 신경 과학 및 물리학을 병합하는이 학제 간 접근 방식은 기계가 "사고"기능을 전시 할 수있게했습니다. Siri, 얼굴 인식 및 AI 기반 권장 사항과 같은 일상적인 응용 프로그램은 개척 작업에 대한 증거입니다.

John Hopfield : 기계 메모리 혁명

Hopfield는 AI가 패턴을 기억하고 인식하여 인간의 기억을 모방하는 방법을 개발했습니다. 그의 신경망이 패턴을 저장하고 검색하는 능력은 이미지 인식 및 트렌드 예측과 같은 응용 프로그램에 중요합니다. 그는 에너지 상태와 같은 추상적 개념과 자기 회전을 복잡한 실제 데이터로부터 기계 학습을위한 실용적인 도구로 번역하여 물리학 원칙을 독창적으로 활용했습니다.

Geoffrey Hinton : AI의 선구자

Hinton은 Hopfield 's Foundation을 바탕으로 데이터 패턴을 식별하는 자체 학습 AI 모델 인 Boltzmann Machine을 개발했습니다. 그의 중요한 기여는 역전을 대중화하는 것이 었습니다. Hinton의 작업은 Google 검색에서 자율 주행 차에 이르기까지 수많은 기술을 제공합니다.

물리학, 컴퓨터 과학 및 심리학 사이의 경계를 흐리게하는 AI 연구에 대한 물리학 노벨상 수상은 패러다임 전환을 의미합니다. AI는 더 이상 틈새 기술이 아니라 현대 물리학의 기본 구성 요소입니다. Hopfield와 Hinton의 연구는 AI가 인간의 능력을 모방하고 복잡한 오랜 과학적 과제를 해결할 수 있도록 AI가 강화했습니다.

추가 읽기 :

• 대중 과학 개요 : 정보 처리에서 물리 기반 패턴 인식 (PDF)
• 과학적 세부 사항 : 인공 신경망 (PDF)으로 기계 학습을 가능하게하는 기본 발견 및 발명품

2024 노벨 화학상

수상자 : Demis Hassabis와 John M. Jumper (단백질 구조 예측); David Baker (계산 단백질 설계).

화학에 대한 AI의 영향은 똑같이 심오합니다. 올해의상은 생물학의 가장 어려운 문제 중 하나 인 단백질 구조 결정에 대한 AI의 솔루션을 인정합니다. 아미노산 서열로부터 단백질 폴딩을 예측 한 것은 한때 거의 불가능한 것으로 간주되면 Baker, Hassabis 및 Jumper의 AI 중심 접근 방식에 의해 혁명을 일으켰습니다.

Demis Hassabis 및 John Jumper : Alphafold2 및 단백질 구조 예측

Google Deepmind의 Alphafold2는 단백질 구조 예측의 가능성을 재정의했습니다. 이 AI 시스템은 거의 모든 알려진 단백질의 구조를 예측합니다. Alphafold2의 속도와 정확성은 약물 개발, 유전자 연구 및 고급 재료 과학을 가속화하고 있습니다. 그 영향은 전 세계적이며 190 개국에서 2 백만 명이 넘는 사용자가 있습니다.

이 업적은 과학을위한 기념비적 인 도약을 나타냅니다. 전례없는 속도와 효율성으로 50 년 된 퍼즐을 해결합니다. 그것은 과학 분야의 AI의 잠재력에 대한 증거로, AI의 도움으로 도전은 불가능하다는 것을 시사합니다.

David Baker : 엔지니어링 소설 단백질

베이커의 연구는 단백질 구조 예측을 넘어 완전히 새로운 단백질의 설계로 확장됩니다. Rosetta Software와 같은 그의 팀의 계산 도구는 최적의 아미노산 서열을 결정함으로써 단백질 형태의 예측과 새로운 분자의 설계를 가능하게합니다. 2003 년 Top7에서 그의 초기 성공은 특정 특성을 가진 단백질을 생성하고 새로운 처리 및 재료를위한 길을 여는 데 가능성이 있음을 보여주었습니다.

추가 읽기 :

• 인기있는 과학 개요 : 계산 및 AI (PDF)를 통한 단백질 비밀을 풀기
• 과학적 세부 사항 : 계산 단백질 설계 및 단백질 구조 예측 (PDF)

결론

물리학 및 화학의 2024 노벨상은 모든 과학 분야에서 AI의 필수 역할을 보여줍니다. AI는 연구를 재구성하고 달성 할 수있는 것의 경계를 확대하고 있습니다. 미래의 적용은 방대하고 잠재적으로 양자 물리학, 기후 과학 및 심지어 철학을 포괄합니다.

인간의 독창성과 AI의 협력은 과학의 미래를 정의하고 복잡한 문제를 해결하고 새로운 국경을 탐구 할 것입니다. AI가 우리의 노력의 파트너라면 너무 큰 도전이없는 흥미로운 시대의 새벽입니다. Analytics Vidhya 블로그를 통해 최신 생성 AI 혁신에 대한 정보를 얻으십시오!

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