Google DeepMind表示AlphaFold目前已被300万研究人员使用

Google DeepMind的领导者本周末透露,该公司基于AI的蛋白质结构数据库已覆盖190个国家的300多万研究人员,这一里程碑凸显了人工智能如何在全球范围内重塑科学发现。

在印度AI影响力峰会前夕于《财富》杂志发表的评论文章中,DeepMind首席执行官Demis Hassabis和Google高级副总裁James Manyika阐述了免费开放的AlphaFold蛋白质数据库如何成为科学家应对紧迫全球挑战的标准工具。据这两位高管透露,这些研究人员中超过三分之一来自中低收入国家。

超越聊天机器人,迈向科学突破

"除了占据公众注意力的聊天机器人和生产力工具之外,人工智能正在拓展前沿科学的边界,帮助全球科学家应对其社区面临的一些最大挑战,"哈萨比斯和曼伊卡写道。

AlphaFold系统让哈萨比斯和同事约翰·江珀获得了2024年诺贝尔化学奖,它解决了从氨基酸序列预测蛋白质结构这一持续了50年的重大难题。据《自然》杂志报道,该数据库现已包含超过2.4亿个结构预测,涵盖了大多数已知蛋白质,代表着需要数亿年才能通过实验完成的工作量。

这项技术正在帮助研究人员解决具有全球影响的区域性问题。马来西亚国立大学的科学家正在利用它研究类鼻疽——一种比登革热更致命的疾病,而印度比尔拉技术科学学院的研究人员则在培育能抵抗炭腐病感染的大豆品种。

扩展人工智能工具包

AlphaFold 只是 DeepMind 不断增长的科学人工智能工具套件中的一个组成部分。该公司重点介绍了 AI co-scientist(人工智能协同科学家),它有助于生成新颖的研究假设;用于环境监测和灾害响应的 EarthAI;以及最近发表在《自然》杂志上的 AlphaGenome,它可以预测致癌突变。

在医疗保健领域,DeepMind 的糖尿病视网膜病变检测模型已在全球范围内用于 60 万次筛查,预计与印度和泰国的合作伙伴关系将在未来十年内将筛查次数再增加 600 万次。

呼吁全球合作

这些高管的评论发布时机恰好在印度人工智能影响峰会之前,该峰会定于2月19日至20日在新德里举行。这是首次由全球南方国家主办的全球人工智能峰会。

"单靠任何一家公司或政府都无法实现这一目标,"哈萨比斯和马尼卡写道。"我们对这次峰会以及未来一年工作的希望和目标很简单:让所有人都能使用人工智能,这样下一个重大科学突破就能在任何地方实现。"