Il Nobel per la chimica del 2024 è stato assegnato ai ricercatori che hanno sviluppato strumenti basati sull’intelligenza artificiale per progettare proteine e prevederne le strutture.
Il Nobel per la chimica 2024 va agli sviluppatori di AlphaFold AI che prevede le strutture proteiche “Sono senza parole. Mi piacciono l’apprendimento automatico e le reti neurali artificiali quanto chiunque altro, ma è difficile vedere che questa è una scoperta della fisica”, ha scritto su X Jonathan Pritchard, astrofisico dell’Imperial College di Londra. “Immagino che il Nobel sia stato colpito dal clamore dell’intelligenza artificiale”.
“La ricerca di Hinton, presso l’Università di Toronto in Canada, e Hopfield presso la Princeton University nel New Jersey, “rientra nel campo dell’informatica”, afferma Sabine Hossenfelder, fisica presso il Munich Center for Mathematical Philosophy in Germania”, spiega Nature. “Il premio Nobel annuale è una rara opportunità per la fisica, e con essa i fisici, di salire sotto i riflettori. È il giorno in cui amici e familiari si ricordano di conoscere un fisico e magari vanno a chiedergli di cosa tratta questo recente Nobel. Ma non quest’anno”.
“Non tutti erano turbati, tuttavia: molti fisici hanno accolto con favore la notizia. “La ricerca di Hopfield e Hinton era interdisciplinare, unendo fisica, matematica, informatica e neuroscienze”, afferma Matt Strassler, fisico teorico presso l’Università di Harvard a Cambridge, Massachusetts. “In questo senso, appartiene a tutti questi campi”.
Anil Ananthaswamy, scrittore scientifico con sede a Berkeley, California e autore del libro Why Machines Learn, sottolinea che sebbene la ricerca citata dal comitato Nobel potrebbe non essere fisica teorica nel senso più puro, è radicata in tecniche e concetti della fisica, come l’energia. Le “reti di Boltzmann” inventate da Hinton e le reti di Hopfield “sono entrambe modelli basati sull’energia”, afferma.
Il Nobel per la fisica conquistato dai pionieri dell’apprendimento automatico
Il collegamento con la fisica è diventato più tenue negli sviluppi successivi dell’apprendimento automatico, aggiunge Ananthaswamy, in particolare nelle tecniche “feed-forward” che hanno reso le reti neurali più facili da addestrare. Ma le idee della fisica stanno tornando e stanno aiutando i ricercatori a capire perché i sistemi di apprendimento profondo sempre più complessi fanno quello che fanno. “Abbiamo bisogno del modo di pensare che abbiamo in fisica per studiare l’apprendimento automatico”, afferma Lenka Zdeborová, che studia la fisica statistica del calcolo presso l’Istituto federale svizzero di tecnologia di Losanna (EPFL).
“Penso che il premio Nobel per la fisica dovrebbe continuare a diffondersi in più regioni della conoscenza della fisica”, afferma Giorgio Parisi, un fisico dell’Università Sapienza di Roma che ha condiviso il Nobel 2021. “La fisica sta diventando sempre più ampia e contiene molte aree di conoscenza che non esistevano in passato o non facevano parte della fisica”.
Non solo IA
L’informatica sembrava aver completato la sua conquista del Nobel il giorno dopo l’annuncio del premio per la fisica, quando Demis Hassabis e John Jumper, co-creatori dello strumento di intelligenza artificiale per la previsione del ripiegamento delle proteine AlphaFold presso Google DeepMind a Londra, hanno vinto metà del Nobel per la chimica. (L’altra metà è stata assegnata a David Baker presso l’Università di Washington a Seattle per il lavoro di progettazione delle proteine che non ha utilizzato l’apprendimento automatico).
Il premio è stato un riconoscimento della forza dirompente dell’IA, ma anche della costante accumulazione di conoscenze nella biologia strutturale e computazionale, afferma David Jones, un bioinformatico presso l’University College di Londra, che ha collaborato con DeepMind alla prima versione di AlphaFold. “Non credo che AlphaFold comporti alcun cambiamento radicale nella scienza di base che non fosse già in atto”, afferma. “È semplicemente il modo in cui è stato assemblato e concepito in modo così fluido che ha permesso ad AlphaFold di raggiungere quelle vette”.
Questi cinque campi scientifici vincono il maggior numero di premi Nobel
Ad esempio, un input chiave che AlphaFold utilizza sono le sequenze di proteine di organismi diversi, che possono identificare coppie di amminoacidi che hanno avuto la tendenza a co-evolversi e che quindi potrebbero essere in stretta prossimità fisica nella struttura 3D di una proteina. I ricercatori stavano già utilizzando questa intuizione per prevedere le strutture proteiche al momento dello sviluppo di AlphaFold, e alcuni hanno persino iniziato a incorporare l’idea nelle reti neurali di apprendimento profondo.
“Non si è trattato solo di andare al lavoro e premere il pulsante AI, e poi siamo tutti tornati a casa”, ha detto Jumper in una conferenza stampa a DeepMind il 9 ottobre. “È stato davvero un processo iterativo in cui abbiamo sviluppato, abbiamo fatto ricerche, abbiamo cercato di trovare il giusto tipo di combinazioni tra ciò che la comunità ha capito sulle proteine e come possiamo integrare quelle intuizioni nella nostra architettura”.
AlphaFold non sarebbe stato possibile se non fosse stato per la Protein Data Bank, un archivio liberamente disponibile di oltre 200.000 strutture proteiche, tra cui alcune che hanno contribuito a precedenti premi Nobel, determinate utilizzando la cristallografia a raggi X, la microscopia crioelettronica e altri metodi sperimentali. “Ogni punto dati è frutto di anni di sforzi da parte di qualcuno”, ha affermato Jumper.
Sin dalla loro istituzione nel 1901, i Nobel hanno spesso riguardato l’impatto della ricerca sulla società e hanno premiato invenzioni pratiche, non solo la scienza pura. A questo proposito, i premi del 2024 non sono eccezioni, afferma Ananthaswamy. “A volte vengono assegnati per progetti di ingegneria molto validi. Ciò include i premi per laser e PCR”.
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