Il Premio Nobel per la Chimica 2024 è stato assegnato a Demis Hassabis e John M. Jumper di DeepMind e David Baker dell’Università di Washington. La motivazione dei primi due è: “per la previsione della struttura delle proteine“; di Becker”per la progettazione computazionale delle proteine“
I denominatori comuni dell’incarico sono le proteine e lo sviluppo di software intelligente. E in entrambi i casi si tratta di esempi virtuosi e positivi di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e di collaborazione nella comunità scientifica.
Demis Hassabis è il fondatore di DeepMind, dedicata allo sviluppo dell’intelligenza artificiale nell’orbita di Google. Una mente eclettica e senza dubbio brillante, designer di videogiochi, neuroscienziato, imprenditore. E predestinato.
John M. Jumper ha studiato fisica e matematica e ha lavorato all’ottimizzazione del software per le simulazioni di modelli durante il suo dottorato in fisica teorica.
Baker ha sviluppato un software – Rosetta – per la progettazione delle proteine 30 anni fa; nel 2003 ha pubblicato Top7, una proteina che non esisteva in natura.
Le proteine sono uno dei 3 nutrienti fondamentali insieme ai grassi e ai carboidrati. Sono costituiti da catene di amminoacidi che si ripiegano in strutture di dimensioni nanometriche (miliardesimi di metro) e sono gli elementi costitutivi più importanti per applicazioni vitali nella vita biologica e industriale, dalla farmacologia alla classificazione di enzimi e molecole.
Le strutture delle proteine sono molto difficili da studiare: negli anni ’50 venne adottata una tecnica basata sugli ordini per prevedere le strutture delle proteine in modo rapido e affidabile ma i risultati furono scarsi, fino al 2018, quando DeepMind con il suo software intelligente AlphaFold raggiunse un’affidabilità del 60%.
Nel gruppo di lavoro c’era anche Jumper che ha applicato gli ultimi sviluppi nelle reti neurali per sviluppare il modello AlphaFold 2; questo nuovo software ha vinto il CASP nel 2020 con una precisione di previsione cristallina.
Da allora AlphaFold è diventato lo standard Infatti e raccolse quasi 200 milioni di strutture proteiche da ogni organismo vivente finora conosciuto, creando quella che oggi è la biblioteca proteica mondiale. Alphafold è utilizzato da oltre 2 milioni di ricercatori in 190 paesi.
L’intuizione di Baker è stata quella di “invertire” l’approccio funzionale di Rosetta, convertendolo da previsione a progettazione: perché non “aiutare” la natura progettando proteine per ruoli specifici?
Dopo Top7, Baker ha progettato e realizzato una serie di altre proteine specializzate che potrebbero essere utilizzate per produrre vaccini, per rilevare la presenza di sostanze specifiche e per fornire molecole agli organismi viventi.
Sembra che le ricadute sociali della sinergia tra gli studi AlphaFold e Baker siano già importanti e potrebbero diventare enormi. E questa volta, forse, tutto positivo.
Dalla comparsa dell’Intelligenza Artificiale nel mercato consumer, prima con ChatGPT e poi con gli altri, abbiamo iniziato a interrogarci sul ruolo sociale dell’IA e a dubitare della moralità dello scenario che abbiamo davanti.
Tuttavia, il caso AlphaFold può delineare una prospettiva diversa: il progetto è nato dalla sinergia di contributi diversi e complementari, da grandi menti, da ambizioni generali, con un obiettivo comune, dotato di risorse sufficienti e di strumenti abilitanti che hanno permesso di fare. il design complessivo è una realtà.
Prima di AlphaFold, lo studio delle proteine richiedeva tempi lunghi ed elevata incertezza, oltre a competenze verticali che costringevano la ricerca a essere settoriale.
Questo Nobel evidenzia un modello positivo di come l’intelligenza artificiale può essere una risorsa differenziante, se addestrata con informazioni tassonomiche, affidabili, imparziali e prefiltrate.
Ancor di più, ci dice che l’uomo e l’Intelligenza Artificiale possono lavorare in sinergia anziché in competizione: oggi AlphaFold è un patrimonio della scienza mondiale e ancora una volta si dimostra che è l’assunzione di responsabilità di chi pensa e usa gli strumenti scientifici a fare la differenza.