2024年のノーベル物理学賞は，「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明」の功績で，米プリンストン大学のホップフィールド（John Hopfield）名誉教授とカナダのトロント大学のヒントン（Geoffrey Hinton）名誉教授に授与される。 ある技術が社会で広く使われ生活や産業を大きく変えたとき，その原点に立ち戻り，最初の一歩となった成果にノーベル賞が授与されることはしばしばある。今回の授賞がまさにその例だ。物理学賞を受賞した2人は1980年代に，今，最も注目が集まっている人工知能（AI）の根幹である人工ニューラルネットワークの基礎を築いた。 ヒントになったのは，磁性の振る舞いを語るのに使われている物理学のモデルだ。磁性体はしばしば，互いに影響を及ぼし合う電子のスピン（自転の向きに相当する）が縦横に並んだモデルで記述される。各スピンはお互いの距離と相互作
2024年のノーベル化学賞は「コンピューターを用いたタンパク質の設計」の功績で米ワシントン大学のベイカー（David Baker）教授に，「コンピューターを用いたタンパク質の構造予測」で英国Google DeepMindのハサビス（Demis Hassabis）氏とジャンパー（John Jumper）氏に授与される。 タンパク質は20種類のアミノ酸が数珠つなぎになった分子だ。それがくねくねと折りたたまれて，複雑な立体構造をとる。この「数珠つなぎ」と「立体構造」の間に，「50年来の生物学のグランド・チャレンジ」と呼ぶべき，大きな未解決問題があった。タンパク質の立体構造予測だ。 タンパク質の立体構造予測は，タンパク質の生化学はもちろん，創薬や医学研究の観点からも実現が望まれてきた。タンパク質の形状や表面の微細な凹凸などがタンパク質の機能を左右するからだ。 構造予測の歴史 1970〜1980年代
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