До недавнего времени ученые могли изучать структуру различных белковых молекул только при помощи дорогостоящих экспериментов, заявил заведующий лабораторией ФББ НИУ ВШЭ Евгений Князев

В этом году Нобелевскую премию по химии получили три биолога — Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон Джампер. Все они удостоены награды за моделирование и создание сложный белковых систем. Бейкер сделал невозможное: его команда смогла разработать программу, которая могла предсказывать структуру небольших белков, а так же искать ферменты, белки с определенной функцией, с новыми свойствами. Об этом заявил 9 октября «Известиям» профессор РАН, научный руководитель РХТУ им. Д.И. Менделеева, первый зампред комитета ГД по науке и высшему образованию Александр Мажуга.

Системы распределенных вычислений и нейросети, разработанные Дэвидом Бейкером, Джоном Джампером и Демисом Хассабисом, совершили революцию в изучении структуры и свойств белков, считает заведующий лабораторией структуры и динамики биомолекул МФТИ Валентин Борщевский

Определение структуры белка важно для понимания процессов, связанных с болезнями, для поиска новых лекарств, для решения биотехнологических задач по синтезу полезных веществ, пищевых добавок

Успехи, связанные с алгоритмами нобелевских лауреатов, имеют огромный потенциал для разработки лекарств и наноматериалов из белков и других биомолекул, отметили российские эксперты

Член-корреспондент РАН Андрей Быков отметил, что моделирование нейросетей параллельно решает задачу создания аналога мозга

По словам ведущего научного сотрудника лаборатории ТГУ, современное машинное обучение активно развивается последние 15 лет

Подобные алгоритмы начали развиваться еще в 1980-х годах в России силами специалистов Объединенного института ядерных исследований в Дубне, отметил доцент кафедры инженерной кибернетики Андрей Филимонов

Нейронные сети сейчас широко применяются в том числе для моделирования физических экспериментов, отметил доктор физико-математических наук Евгений Витяев

Заведующая Центром биологических исследований и биоинженерии Центральной научно-исследовательской лаборатории СибГМУ Александра Першина отметила, что открытие сложно переоценить, так как был обнаружен совершенно новый, универсальный механизм регуляции генов

Также они применяются при решении задач, связанных с поисками новых частиц в ЦЕРН, отметил директор по прикладным исследованиям и разработкам Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ Денис Деркач

МОСКВА, 8 октября. /ТАСС/. Сегодня развитие методов обучения нейронных сетей позволяет обогатить области, в которых исследователи изначально черпали вдохновение, заявил ТАСС научный сотрудник Российского квантового центра Леонид Хромых, комментируя присуждение Нобелевской премии по физике за открытия в сфере машинного обучения.