Der Nobelpreis für Chemie wurde für herausragende Leistungen in der Proteinstrukturforschung verliehen. Die Preisträger waren der amerikanische Wissenschaftler David Baker und die britischen Forscher John Jumper und Demis Hassabis für ihren Beitrag zur „Entschlüsselung des Codes von Proteinstrukturen“. David Baker wurde für die Entwicklung von Methoden zur Herstellung völlig neuer Arten von Proteinen ausgezeichnet, eine Leistung, die Wissenschaftler für nahezu unmöglich gehalten hatten. Diese neuen Techniken wurden genutzt, um neue Horizonte in der Biochemie und Medizin zu eröffnen.
Auf der anderen Seite entwickelten John Jumper und Demis Hassabis ein fortschrittliches Modell der künstlichen Intelligenz zur Vorhersage der komplexen Strukturen von Proteinen. Die Basis dieses neuronalen Netzwerks wurde bereits 2020 eingeführt und stellt einen bedeutenden Durchbruch in der Computermodellierung dar. Es findet breite Anwendung in Bereichen wie Pharmazie und Biotechnologie.
Auf diese Weise sind David Bakers Forschung aus dem Jahr 2003 und die Entwicklung neuronaler Netze durch die Briten die Eckpfeiler für das Verständnis und die Anwendung der Proteinwissenschaft. Diese neuen Entwicklungen werden unser Verständnis biologischer Prozesse auf molekularer Ebene vertiefen und neue Perspektiven für die Entwicklung von Medikamenten und Therapien eröffnen.
Der Nobelpreis für Physik ging an den US-Wissenschaftler John Hopfield und den britischen Forscher Geoffrey Hinton für ihre herausragende Arbeit im Bereich des maschinellen Lernens. John Hopfield wurde die Erfindung eines assoziativen neuronalen Netzwerks zugeschrieben, das in der Lage ist, ganze Bilder aus unvollständigen, beschädigten oder anderweitig fehlerhaften Versionen wiederherzustellen. Diese Technologie hat umfangreiche Forschungen darüber ermöglicht, wie das Gehirn Informationen verarbeitet und Erinnerungen rekonstruiert.
Während Geoffrey Hinton für die Entwicklung eines rekurrenten neuronalen Netzwerks, das bei der Erkennung und Analyse bestimmter Elemente in Bildern und Datensequenzen sehr hilfreich war, das gleiche Prestige erhielt, bildete seine Arbeit in dieser Zeit das Rückgrat der modernen Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung und der Computervision.
Ihre Arbeit in den 1980er Jahren war grundlegend für den gesamten jüngsten KI-Boom, sowohl in technologischer als auch in konzeptioneller Hinsicht für verschiedene Entwicklungsrichtungen in diesem Bereich. Diese Erfolge zeugten nicht nur von der großen Rolle der theoretischen Forschung in der Grundlagenphysik und Informatik, sondern unterstrichen auch die Stärke eines interdisziplinären Ansatzes für wissenschaftliche Entdeckungen.