• 1950年代後半から現在までにおいて、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により、わずか数年でタンパク質の構造を2億種以上予測できるようになった。
  • AIが人々、ビジネス、人類にどのように利益をもたらすか、企業での拡張方法、アプリケーションの安全性と責任を強調すべき理由について、Google DeepMindのアンナ・コイブニエミ氏とQuantumBlack Labsのマット・フィッツパトリック氏が話し合いを行った。

私の考え: タンパク質の構造を予測するためにAIが使用されることで、科学研究を数年から数十億年分に相当する高速化が実現され、新薬の開発や病気の治療に貢献する可能性があることは非常に革新的であり、AIの可能性と重要性を強調しています。

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