这两天的重点内容就是 AI 在 2024 诺奖当中的曝光率了，您可以通过本期快讯了解一下重点概要，也可以通过以下两个链接阅读我的博客中的长文：
今日重点关注内容：
- 计算蛋白质设计与结构预测获2024诺贝尔化学奖
- 人工神经网络研究突破荣获2024诺贝尔物理学奖
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2024年诺贝尔化学奖揭晓
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让我们揭开2024年诺贝尔化学奖的神秘面纱！这场科学盛宴聚焦于蛋白质——生命的化学工具箱。三位科学巨匠分享了这一殊荣，他们各自在蛋白质研究领域开辟了新天地。
David Baker教授凭借其"计算蛋白质设计"的卓越成就，斩获了一半奖金。他开发的计算机方法，仿佛魔法棒一般，创造出了前所未有的新型蛋白质，为生物化学和生物技术领域带来无限可能。
另一半奖金则由Demis Hassabis和John M. Jumper共同摘得，他们因"蛋白质结构预测"的突破性成果而备受瞩目。这对来自Google DeepMind的天才搭档，运用人工智能技术，成功解开了困扰化学家半个多世纪的难题——从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。他们开发的AlphaFold2系统，在大多数情况下，其预测精度几乎可与X射线晶体学相媲美。
这些科学家的工作对医学、生物技术和基础科学研究都具有深远意义。他们的成果为药物开发、疾病治疗和生物过程的理解开辟了新的道路。蛋白质，这些由20种氨基酸以无穷无尽的方式组合而成的生命基石，其奥秘正在被逐步揭示。
通过计算机技术和人工智能的巧妙运用，这些科学家不仅解开了蛋白质结构的谜题，更开创了设计全新蛋白质的新纪元。这无疑是生物化学领域的一次重大飞跃，为人类探索生命奥秘提供了强大的新工具。
2024年诺贝尔物理学奖
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人工智能的突破：2024年诺贝尔物理学奖聚焦神经网络
2024年诺贝尔物理学奖授予了 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，表彰他们在人工神经网络机器学习领域的开创性发现和发明。这一奖项凸显了物理学原理在推动人工智能发展中的关键作用。
人工神经网络的灵感来自大脑结构，其中节点代表神经元，节点间的连接类似突触。Hopfield 开发的 Hopfield network 利用物理学中自旋系统能量的概念来存储和重建模式。当输入一个扭曲或不完整的图像时，该网络通过最小化能量来重构原始图像。
Hinton 则发明了一种方法，使人工神经网络能够自主发现数据中的特征。他的工作对发展当今广泛使用的深度学习技术至关重要。
两位获奖者都巧妙地运用了物理学工具来开发他们的方法。例如，Hopfield network 利用统计物理学中的自旋玻璃和 Ising model 等概念来存储和重建模式。这种物理学原理的融合为现代机器学习技术的发展铺平了道路。
这一奖项不仅肯定了人工智能领域的重大进展，也强调了跨学科研究在推动科技创新中的重要性。随着人工智能技术继续改变我们的生活和工作方式，这些基础性贡献的影响将愈发深远。
保持健康，保持快乐！
Axton
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