Việc trao giải Nobel được xem như một cách vinh danh trí tuệ của con người khi những nghiên cứu của các nhà khoa học đạt giải có những tác động to lớn đến loài người. Tuy nhiên, giải Nobel năm nay cho ngành khoa học lại có những tiền lệ khi các giải thưởng có vẻ như không liên quan đến ngành được trao, với các công trình liên quan đến AI lại được trao cho ngành Vật Lý và Hoá học. Trong khi đó, giải thưởng dành cho Sinh lý học hoặc Y học lại thuộc về một nghiên cứu được xem như thuộc lĩnh vực Sinh học. Trước tiên, nói về ranh giới mờ nhạt giữa các ngành. Thật ra, trước đây cũng đã xảy ra một vài trường hợp khi công trình được trao giải có vẻ không liên quan đến ngành được trao. Ví dụ như vào năm vào năm 1973, ba nhà khoa học Karl von Frisch (nghiên cứu về ong mật), Konrad Lorenz (nghiên cứu về ngỗng), và Niko Tinbergen (nghiên cứu về cá stickleback), nhận giải Nobel về Sinh lý học hoặc Y học. Công trình của họ không liên quan đến đến con người như thông thường. Tuy nhiên, vì sự đóng góp vào việc hiểu cách động vật hành xử và giao tiếp trong môi trường tự nhiên, họ đã bị “ép” vào hạng mục này dù nghiên cứu của họ nghiêng về ngành tập tính động vật nhiều hơn. Nobel Vật Lý: Mạng lưới neuron cùng thuộc tính chung mờ nhạt với Vật Lý Giải Nobel Vật Lý năm nay được nhắc đến liên quan đến công trình của nhà khoa học John Hopfield tại Đại học Princeton và Geoffrey Hinton tại Đại học Toronto, những người đã đặt nền tảng cho sự phát triển của mạng neuron, tiền thân của AI hiện tại. Nghe thì có vẻ vô lý, tại sao một công trình thuộc khoa học máy tính lại đạt được giải thưởng Nobel Vật Lý? Nobel Vật lý 2024: Vinh danh hai cha đẻ của neural network, tiền đề của AI tạo sinh Vài giờ đồng hồ trước, Ủy ban giải thưởng Nobel đã công bố hai cái tên giành được Nobel Vật lý năm nay, đó chính là hai giáo sư John Hopfield Geoffrey Hinton, nhờ vào “những khám phá mang tính nền móng” để các nhà nghiên cứu khoa học máy tính có… tinhte.vn Trước tiên, phải khẳng định rằng công trình của hai ông có tác động rất to lớn đến loài người. Cả hai ông đều bắt đầu các công trình này vào những năm 1980 và điều đặc biệt là thời điểm đó, phần cứng máy tính chưa đủ tiên tiến để tận dụng tối đa những phát hiện này. Nói cách khác, công trình của hai ông đã vượt xa thời đại tầm 40 năm. Một công trình khoa học phải đợi trung bình bao lâu mới hi vọng nhận giải Nobel? Scientific Research đã thực hiện một phân tích nhỏ để xem xét thời gian trung bình mà một công trình nghiên cứu trong các lĩnh vực Hoá học, Vật lý và Y học cần để được công nhận thông qua giải Nobel. Tháng 10 hàng năm đánh dấu thời điểm công bố… tinhte.vn Nobel Vật Lý thuộc về những nhà khoa học tạo nền tảng cho AI phát triển Hopfield với nghiên cứu có tên gọi là mạng Hopfield, một dạng mạng neuron nhân tạo, có hoạt động ngẫu nhiên và rối loạn tương tự như một hệ thống vật lý gọi là spin glass (thuỷ tinh spin). Spin glass (thuỷ tinh spin) là một loại vật liệu bất trật tự trong vật lý, thường được tạo thành từ các nguyên tử từ tính có các moment từ (spin) sắp xếp ngẫu nhiên cùng hành vi phức tạp khó đoán. Tính bất thường này có thể được sử dụng để mô phỏng các hệ thống khác nhau, bao gồm các loại bài toán tối ưu hóa và mạng neuron nhân tạo như mạng Hopfield. Sự liên hệ yếu ớt này là lý do khiến Uỷ Ban Nobel lại một lần nữa “ép” nghiên cứu này vào hạng mục này, mặc dù nó chủ yếu liên quan đến mạng nơ-ron và các khái niệm tính toán hơn là vật lý truyền thống. Công trình về mạng neuron nhân tạo từ Hopfield và Hilton có liên quan tới hạng mục vật lý nên được vinh danh Trong khi đó, công trình của tiến sĩ Hinton thì lại có ích trong việc xây dựng các mô hình mạng neuron 3D bằng cách xếp chồng các mạng lưới 2D. Nghiên cứu của ông cải tiến các mạng neuron Hopfield bằng cách áp dụng cơ học thống kê, tạo ra máy Boltzman. Về cơ bản, cơ học thống kê giúp giải thích các hệ thống vật lý với nhiều thành phần và là cơ sở để hiểu định luật thứ hai của nhiệt động lực học. Nó được phát minh bởi Ludwig Boltzmann, một nhà khoa học sống cùng thời với Alfred Nobel. Và như vậy, một cách gián tiếp, các công trình khoa học máy tính với sự phát triển của AI đã có điểm chung nào đó với thuộc tính vật lý, từ đó được vinh danh trong hạng mục này. Ranh giới giữa các ngành lại trở nên mờ nhạt hơn nữa khi chỉ 24 giờ sau khi tiến sĩ Hinton phát biểu về tiềm năng của AI, giải Nobel Hóa học lại được trao cho một nhà khoa học khác nhờ AI. Quảng cáoAdmicro AdX Nobel Hoá học: Protein và vô vàn biến thể được xác định nhờ AI Protein là hợp chất xây dựng sự sống, được tạo thành từ các amino acid, sắp xếp thành những chuỗi xoắn dài với cấu trúc phức tạp, đặc biệt với nhiều cách xoắn khác nhau. Để hiểu được các protein, các nhà khoa học cần phải hiểu được cấu trúc của chúng. Tuy nhiên, để dự đoán cấu trúc từ các amino acid là một việc gần như bất khả thi vì số lượng khả năng là vô hạn: 10^300 khả năng cho một protein phức tạp, một con số mà máy tính hiện đại cũng khó có thể xử lý một cách dễ dàng. Nobel Hóa học 2024 lại gọi tên các nhà nghiên cứu AI phát triển mô hình giải mã protein Nếu như vài ngày trước, Ủy ban trao giải thưởng Nobel đã công bố hai nhà khoa học máy tính John Hopfield và Geoffrey Hinton là chủ nhân của giải Nobel vật lý 2024, vì những đóng góp mang tính nền móng để tạo ra công nghệ máy học… tinhte.vn Giải Nobel Hóa học năm nay được trao cho ba nhà khoa học: David Baker, nhà hóa học người Mỹ, cùng Demis Hassabis và John Jumper, hai nhà nghiên cứu tại Google DeepMind, trụ sở tại London, Vương quốc Anh. Ba nhà khoa học đạt giải Nobel Hoá học 2024 Nói về David Baker trước, ông đã thực hiện việc nghiên cứu về cấu trúc các protein từ năm 2003 và đã thành công trong việc thiết kế ra các loại protein mới thông qua phần mềm Rosetta. Nhờ phần mềm này, ông đã tìm ra chuỗi amino acid với cấu trúc xoắn chưa từng thấy trong tự nhiên. Khi tái tạo cấu trúc này trong phòng thí nhiệm thông qua kĩ thuật tinh thể hoá bằng tia X, kết quả tìm được gần như tương tự cấu trúc mà ông tìm ra. Rosetta sau này được phát triển thành Rosetta Commons, được sử dụng bởi hàng ngàn nhà khoa học trên toàn thế giới với khả năng tính toán các thiết kế protein, hỗ trợ từ phát triển vaccine đến việc xác định các hợp chất độc hại cho cơ thể. Quảng cáo Hai nhà khoa học tại Google Deepmind nhận giải Nobel Hoá học 2024 Với DeepMind AlphaFold, một hệ thống AI, hiện đã có cơ sở dữ liệu hơn 200 triệu cấu trúc protein khác nhau và khả năng dự đoán chính xác lên tới 90%. AlphaFold 2 hiện đang được hơn 2 triệu nhà khoa học sử dụng, với tác động lớn đến nghiên cứu. AlphaFold 3, ra mắt vào tháng 5, không chỉ dự đoán cấu trúc protein mà còn dự đoán các phân tử sinh học khác như DNA và các phân tử tương tác với kháng thể và đường trong cơ thể. Việc trao giải Nobel Hóa học cho hai nhà nghiên cứu của Google DeepMind cho thấy tầm ảnh hưởng ngày càng lớn của AI đối với khoa học. AI không chỉ là công cụ mà đang trở thành đồng hành cùng các nhà khoa học. Ngay cả tiến sĩ Baker cũng thừa nhận rằng DeepMind đã truyền cảm hứng để ông tích hợp AI vào công cụ của mình. Chuỗi xoắn xác định sự sống được AI hỗ trợ khám phá Như vậy, sự kết hợp của AI trong những lĩnh vực như Hóa học và Sinh học cho thấy sự liên kết ngày càng mạnh mẽ giữa các ngành khoa học tưởng chừng khác biệt, nơi mà các công cụ tính toán, AI đang trở thành nền tảng cho các đột phá khoa học. Nobel Sinh lý học hoặc Y học: tế bào, suối nguồn của sự đa dạng sinh họcGiải Nobel Sinh lý học và Y học thì ngược lại với Vật Lý và Hoá học khi tiếp tục xu hướng công nhận các đột phá ở cấp độ phân tử và tế bào, nơi được coi là suối nguồn của sự đa dạng sinh học. Giải thưởng năm nay được trao cho Victor Ambros tại Trường Y khoa Massachusetts và Gary Ruvkun tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts vì phát hiện ra microRNA (miRNA) và vai trò của chúng trong điều hòa gen hậu phiên mã. Ban đầu, nghiên cứu này bị giới khoa học ngó lơ vì họ cho rằng loài giun tròn mà hai nhà khoa học này sử dụng không liên quan đến con người. Tuy nhiên, sau này người ta phát hiện ra rằng các gen mã hóa cho miRNA xuất hiện khắp vương quốc động vật, cho thấy tầm quan trọng sinh học rộng lớn của chúng. Hai nhà khoa học đạt giải Nobel sinh lý học và y học 2024 Bên trong nhân của mỗi tế bào trong cơ thể là bộ gen, một tập các hướng dẫn để tạo ra một cá thể. Tuy nhiên, không phải tất cả các gen đều được phiên dịch thành protein. miRNA giúp kiểm soát gen nào được “bật” hoặc “tắt”, điều này tạo ra sự đa dạng sinh học giữa các loại tế bào. miRNA chỉ đơn giản là một phân tử nhỏ tạo thành từ 20 đến 24 nucleotide A-C-G-U, nhưng có vai trò rất lớn trong việc điều chỉnh chức năng tế bào. Nó hoạt động bằng cách gắn vào phân tử mRNA (RNA thông tin), có vai trò mang các hướng dẫn từ DNA trong bộ gen đến các ribosome, nhà máy sản xuất protein trong tế bào. Bằng cách can thiệp vào quá trình này, miRNA có thể thay đổi hoặc ngăn chặn việc sản xuất protein, giúp điều chỉnh chức năng của các loại tế bào khác nhau. miRNA được phát hiện từ một loại giun, lại có vai trò rất quan trọng trong việc kích hoạch, vô hiệu hoá các gen miRNA được phát hiện vào năm 1993, và hiện chúng ta biết có hơn một nghìn loại miRNA trong các tế bào của con người. Khi sự điều hòa của miRNA gặp trục trặc, nó có thể gây ra các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng như ung thư, động kinh, mất thính lực bẩm sinh, và bệnh về mắt như đục thủy tinh thể, tăng nhãn áp, và thoái hóa điểm vàng. miRNA cũng đóng vai trò quan trọng trong các bệnh về xương như loãng xương, ung thư xương, và di căn xương. Trong thực tế, miRNA đang ngày càng được sử dụng để phát triển thuốc. Novo Nordisk đã mua lại Cardior, một công ty của Đức, với thuốc hàng đầu CDR132L nhằm điều trị suy tim mãn tính và phì đại tim thông qua việc ức chế miRNA. Và như vậy, giải Nobel Sinh lý học và y học năm nay phản ánh xu hướng công nhận các phát hiện ở cấp độ phân tử, tế bào. Ngoài ra, những giải Nobel gần đây thường được trao cho các công nghệ có ứng dụng lâm sàng rõ ràng, như liệu pháp miễn dịch ung thư (2018), chỉnh sửa gen (2020), và gần đây là mRNA trong phát triển vaccine (2023). Điều này cho thấy khi hiểu rõ hơn về chức năng tế bào, chúng ta có thể đạt được những phát hiện sâu sắc hơn trong lĩnh vực y học.