{"id":4350,"date":"2024-11-02T14:00:52","date_gmt":"2024-11-02T14:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/crowdy.ai\/two-nobel-prizes-in-2025-were-awarded-for-achievements-related-to-artificial-intelligence\/"},"modified":"2025-06-01T06:33:15","modified_gmt":"2025-06-01T06:33:15","slug":"two-nobel-prizes-in-2025-were-awarded-for-achievements-related-to-artificial-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/crowdy.ai\/de\/two-nobel-prizes-in-2025-were-awarded-for-achievements-related-to-artificial-intelligence\/","title":{"rendered":"Im Jahr 2025 wurden zwei Nobelpreise f\u00fcr Leistungen im Zusammenhang mit k\u00fcnstlicher Intelligenz verliehen."},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]Der Nobelpreis f\u00fcr Chemie wurde f\u00fcr herausragende Leistungen in der Proteinstrukturforschung verliehen. Die Preistr\u00e4ger waren der amerikanische Wissenschaftler David Baker und die britischen Forscher John Jumper und Demis Hassabis f\u00fcr ihren Beitrag zur \u201eEntschl\u00fcsselung des Codes von Proteinstrukturen\u201c. David Baker wurde f\u00fcr die Entwicklung von Methoden zur Herstellung v\u00f6llig neuer Arten von Proteinen ausgezeichnet, eine Leistung, die Wissenschaftler f\u00fcr nahezu unm\u00f6glich gehalten hatten. Diese neuen Techniken wurden genutzt, um neue Horizonte in der Biochemie und Medizin zu er\u00f6ffnen.<\/p>\n

Auf der anderen Seite entwickelten John Jumper und Demis Hassabis ein fortschrittliches Modell der k\u00fcnstlichen Intelligenz zur Vorhersage der komplexen Strukturen von Proteinen. Die Basis dieses neuronalen Netzwerks wurde bereits 2020 eingef\u00fchrt und stellt einen bedeutenden Durchbruch in der Computermodellierung dar. Es findet breite Anwendung in Bereichen wie Pharmazie und Biotechnologie.<\/p>\n

Auf diese Weise sind David Bakers Forschung aus dem Jahr 2003 und die Entwicklung neuronaler Netze durch die Briten die Eckpfeiler f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis und die Anwendung der Proteinwissenschaft. Diese neuen Entwicklungen werden unser Verst\u00e4ndnis biologischer Prozesse auf molekularer Ebene vertiefen und neue Perspektiven f\u00fcr die Entwicklung von Medikamenten und Therapien er\u00f6ffnen.<\/p>\n

Der Nobelpreis f\u00fcr Physik ging an den US-Wissenschaftler John Hopfield und den britischen Forscher Geoffrey Hinton f\u00fcr 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 unvollst\u00e4ndigen, besch\u00e4digten oder anderweitig fehlerhaften Versionen wiederherzustellen. Diese Technologie hat umfangreiche Forschungen dar\u00fcber erm\u00f6glicht, wie das Gehirn Informationen verarbeitet und Erinnerungen rekonstruiert.<\/p>\n

W\u00e4hrend Geoffrey Hinton f\u00fcr 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 R\u00fcckgrat der modernen Methoden der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung und der Computervision.<\/p>\n

Ihre Arbeit in den 1980er Jahren war grundlegend f\u00fcr den gesamten j\u00fcngsten KI-Boom, sowohl in technologischer als auch in konzeptioneller Hinsicht f\u00fcr verschiedene Entwicklungsrichtungen in diesem Bereich. Diese Erfolge zeugten nicht nur von der gro\u00dfen Rolle der theoretischen Forschung in der Grundlagenphysik und Informatik, sondern unterstrichen auch die St\u00e4rke eines interdisziplin\u00e4ren Ansatzes f\u00fcr wissenschaftliche Entdeckungen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row el_id=“videosdiv“][vc_column][vc_column_text css=““ el_id=“videosdiv“]<\/p>\n

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