译自Chem-Station网站日本版 原文链接：デミス・ハサビス Demis Hassabis
翻译：炸鸡
Demis Hassabis(1976年7月27日出生于北伦敦) ，英国人工智能科学家，现担任Google DeepMind的CEO。
履历
1976年7月27日 – 出生于英国伦敦
1993年 – 在Bullfrog Productions开始职业生涯
1994年 – 17岁时参与《主题公园》的设计辅助并担任首席程序员
1997年 – 入读剑桥大学女王学院
2000年 – 在Lionhead Studios担任《Black & White series》游戏的首席AI程序员
2009年 – 在伦敦大学学院（UCL）获得认知神经科学博士学位
2010年 – 共同创立DeepMind
2014年 – Google收购DeepMind，Hassabis担任工程副总裁
获奖经历
2017年 – 被《时代》杂志评选为“全球最具影响力的100人”
2018年 – 获得CBE（大英帝国司令勋章）
2020年 – 获得丹·大卫奖未来领域奖
2023年 – 获得加德纳国际奖和阿尔伯特·拉斯克基础医学研究奖
2024年 – 获得庆应医学奖
2024年 – 获得科睿唯安全球引文桂冠奖
2024年 – 获得诺贝尔化学奖
其他
1989年左右 – 13岁时国际象棋的Elo等级分达到2300
1992年 – 16岁时通过A-Level和S-Level考试
1994年 – 17岁时参与《主题公园》的设计辅助并担任首席程序员
2003年 – 在智力运动奥林匹克上第5次夺冠后退役
2015年 – DeepMind的AlphaGo击败欧洲围棋冠军
2016年 – AlphaGo击败李世乭
2017年 – 被《时代》杂志评选为“全球最具影响力的100人”
2018年 – 发布AlphaFold
2020年 – 发布AlphaFold2
研究(限于化学领域)
利用人工智能预测蛋白质结构
Hassabis和其团队开发的AI模型”AlphaFold”在蛋白质立体结构的预测领域取得很大突破。AlphaFold2甚至能依靠学习了已知的氨基酸序列和蛋白质的结构的AI模型，预测未知的蛋白质结构。AlphaFold2按照以下四个步骤进行预测:
- 输入数据和数据库检索
当氨基酸序列(构造未知)被输入进AlphaFold2后，数据库会检索类似的氨基酸序列或已知的蛋白质结构。
- 序列解析
首先解析不同立体结构的相似氨基酸序列，研究在进化过程中哪些结构被保留。随后，研究具有相互作用的氨基酸在三维结构中是如何相互作用的。例如当某个氨基酸带电时，它可能会被带有相反电荷的氨基酸吸引，或者与水分子的置换转变为疏水性。
基于以上的推测，生成计算氨基酸之间距离的”Distance map”，展现出氨基酸在蛋白质内部的相对接近程度。
- AI解析
通过使用神经网络对氨基酸序列和距离图（Distance map）进行反复优化，以确定重要的信息。该神经网络使用了一种称为“Transformer”的技术，能够从大量数据中有效提取重要信息。
- 生成预测结构
AlphaFold2通过像拼装氨基酸拼图一样，预测蛋白质的假想结构。它反复执行步骤3，并在第三次循环时得出最终结构。AI会以概率方式计算结构的各个部分的准确度。