• 1950年代後半以来、スーパーコンピューターの支援を受けても、人間は約20万種類のタンパク質の構造を予測できるに過ぎなかった。
  • Google DeepMindのAIモデルであるAlphaFoldは、わずか数年でタンパク質構造の予測数を2億に急増させた。
  • AIは人々やビジネス、人類に利益をもたらす方法、エンタープライズでのスケーリング、安全性と責任の重要性について議論されている。

AIの進歩により、タンパク質の構造予測が急速に進展し、新たな医薬品の研究や病気治療の発展、環境への影響を理解するための研究に貢献している。

AIの進歩により、タンパク質の構造予測が急速に進展し、新たな医薬品の研究や病気治療の発展、環境への影響を理解するための研究に貢献しています。

元記事: https://www.mckinsey.com/featured-insights/lifting-europes-ambition/videos-and-podcasts/speeding-up-scientific-research-with-ai-interview-with-anna-koivuniemi-head-of-google-deepmind-impact-accelerator