De Nobelprijs voor Scheikunde werd toegekend voor uitmuntende prestaties in het onderzoek naar eiwitstructuren. De laureaten waren de Amerikaanse wetenschapper David Baker en de Britse onderzoekers John Jumper en Demis Hassabis voor hun bijdrage aan de “ontrafeling van de code van eiwitstructuren”. David Baker kreeg erkenning voor het bedenken van methoden om geheel nieuwe typen eiwitten te maken, een prestatie waarvan wetenschappers dachten dat die vrijwel onmogelijk was. Deze nieuwe technieken zijn gebruikt om nieuwe horizonten te openen in de biochemie en geneeskunde.
Aan de andere kant ontwikkelden John Jumper en Demis Hassabis een geavanceerd model voor kunstmatige intelligentie om de complexe structuren van eiwitten te voorspellen. De basis van dit neurale netwerk werd al in 2020 gelanceerd en het betekent een serieuze doorbraak in computationele modellering. Het heeft brede toepassingen op gebieden zoals farmaceutica en biotechnologie.
Op deze manier zijn het onderzoek van David Baker uit 2003 en de ontwikkeling van neurale netwerken door de Britten de hoekstenen in het begrijpen en toepassen van eiwitwetenschap. Deze nieuwe ontwikkelingen zullen ons begrip van biologische processen op moleculair niveau verdiepen en nieuwe perspectieven openen voor de ontwikkeling van geneesmiddelen en therapieën.
De Nobelprijs voor natuurkunde ging naar de Amerikaanse wetenschapper John Hopfield en de Britse onderzoeker Geoffrey Hinton voor hun uitmuntende werk op het gebied van machinaal leren. Aan John Hopfield werd de uitvinding toegeschreven van een associatief neuraal netwerk dat in staat is om hele afbeeldingen te herbouwen uit gedeeltelijke, gebroken of anderszins beschadigde versies. Deze technologie heeft uitgebreid onderzoek ontwikkeld over hoe de hersenen informatie verwerken en herinneringen reconstrueren.
Terwijl Geoffrey Hinton hetzelfde prestige kreeg voor het creëren van een terugkerend neuraal netwerk dat enorm hielp bij het herkennen en analyseren van specifieke elementen in afbeeldingen en reeksen gegevens, heeft zijn werk in die tijd gediend als de ruggengraat van moderne natuurlijke taalverwerkingsmethoden en die van computer vision.
Hun werk in de jaren 1980 lag aan de basis van de hele recente hausse in AI, zowel wat betreft technologische als conceptuele onderbouwing van diverse ontwikkelingsrichtingen op dit gebied. Deze prestaties getuigden niet alleen van de grote rol van theoretisch onderzoek in de basisfysica en informatica, maar onderstreepten ook de kracht van een interdisciplinaire benadering van wetenschappelijke ontdekking.