Buzz
Việc trao giải Nobel không chỉ là một sự tôn vinh trí tuệ con người mà còn thể hiện những nghiên cứu của các nhà khoa học đạt giải có ảnh hưởng lớn đến nhân loại. Tuy nhiên, năm nay, giải Nobel trong lĩnh vực khoa học lại có những tiền lệ kỳ lạ khi một số giải thưởng dường như không liên quan đến lĩnh vực được trao, đặc biệt là khi các công trình liên quan đến AI lại được trao cho ngành Vật Lý và Hóa học. Đồng thời, giải thưởng cho Sinh lý học hoặc Y học lại thuộc về một nghiên cứu thuộc lĩnh vực Sinh học.
Trước tiên, cần bàn về sự không rõ ràng giữa các lĩnh vực. Thực tế, trong quá khứ cũng đã có những trường hợp khi các công trình được trao giải dường như không liên quan đến lĩnh vực tương ứng. Chẳng hạn, vào năm 1973, ba nhà khoa học Karl von Frisch (nghiên cứu ong mật), Konrad Lorenz (nghiên cứu ngỗng) và Niko Tinbergen (nghiên cứu cá stickleback) nhận giải Nobel về Sinh lý học hoặc Y học, dù công trình của họ không liên quan đến con người như thường lệ. Tuy nhiên, nhờ vào đóng góp trong việc hiểu cách động vật hành xử và giao tiếp trong môi trường tự nhiên, họ đã bị “ép” vào hạng mục này mặc dù nghiên cứu của họ thiên về lĩnh vực tập tính động vật nhiều hơn.
Giải Nobel Vật Lý năm nay được nhắc đến nhờ 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 đại. Nghe có vẻ khó tin, nhưng tại sao một công trình thuộc khoa học máy tính lại được vinh danh trong giải Nobel Vật Lý?
Trước tiên, cần bàn về sự không rõ ràng giữa các lĩnh vực. Thực tế, trong quá khứ cũng đã có những trường hợp khi các công trình được trao giải dường như không liên quan đến lĩnh vực tương ứng. Chẳng hạn, vào năm 1973, ba nhà khoa học Karl von Frisch (nghiên cứu ong mật), Konrad Lorenz (nghiên cứu ngỗng) và Niko Tinbergen (nghiên cứu cá stickleback) nhận giải Nobel về Sinh lý học hoặc Y học, dù công trình của họ không liên quan đến con người như thường lệ. Tuy nhiên, nhờ vào đóng góp trong việc hiểu cách động vật hành xử và giao tiếp trong môi trường tự nhiên, họ đã bị “ép” vào hạng mục này mặc dù nghiên cứu của họ thiên về lĩnh vực tập tính động vật nhiều hơn.
Nobel Vật Lý: Mạng lưới neuron và những đặc tính mờ nhạt với Vật Lý
Giải Nobel Vật Lý năm nay được nhắc đến nhờ 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 đại. Nghe có vẻ khó tin, nhưng tại sao một công trình thuộc khoa học máy tính lại được vinh danh trong giải Nobel Vật Lý?
Nobel Vật Lý trao cho những nhà khoa học đóng góp cho sự phát triển của AI
Nghiên cứu của Hopfield về mạng Hopfield, một dạng mạng neuron nhân tạo, hoạt động ngẫu nhiên và rối loạn tương tự như hệ thống vật lý gọi là spin glass (thủy tinh spin). Spin glass là loại vật liệu không trật tự trong vật lý, thường được tạo ra từ các nguyên tử từ tính có các moment từ (spin) sắp xếp ngẫu nhiên và hành vi phức tạp khó đoán. Tính chất không ổn định này có thể được ứng dụng để mô phỏng nhiều hệ thống khác nhau, bao gồm các bài toán tối ưu hóa và mạng neuron nhân tạo như mạng Hopfield. Chính sự liên hệ này đã khiến Ủy Ban Nobel quyết định “ép” nghiên cứu này vào hạng mục Vật Lý, mặc dù nó chủ yếu liên quan đến mạng nơ-ron và các khái niệm tính toán nhiều hơn là vật lý truyền thống.
Công trình của Hopfield và Hinton về mạng neuron nhân tạo có liên quan đến vật lý, do đó đã được vinh danh
Trong khi đó, nghiên cứu của tiến sĩ Hinton lại đóng góp vào việc phát triển các mô hình mạng neuron 3D bằng cách chồng các mạng lưới 2D lên nhau. Ông đã cải tiến các mạng neuron Hopfield thông qua cơ học thống kê, từ đó tạo ra máy Boltzmann. Cơ học thống kê cơ bản giúp giải thích các hệ thống vật lý phức tạp với nhiều thành phần và là nền tảng để hiểu định luật thứ hai của nhiệt động lực học, được phát minh bởi Ludwig Boltzmann, nhà khoa học sống cùng thời với Alfred Nobel.
Như vậy, một cách gián tiếp, các công trình trong lĩnh vực khoa học máy tính và sự phát triển của AI đã tìm thấy điểm chung với các thuộc tính vật lý, khiến chúng được vinh danh trong hạng mục này. Ranh giới giữa các lĩnh vực càng trở nên mờ nhạt hơn 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 vào AI.
Nobel Hóa học: Khám phá protein và hàng triệu biến thể nhờ AI
Protein là hợp chất nền tảng của sự sống, được cấu tạo từ các amino acid, sắp xếp thành những chuỗi xoắn phức tạp với nhiều hình thức khác nhau. Để hiểu rõ về các protein, các nhà khoa học cần phải nghiên cứu cấu trúc của chúng. Tuy nhiên, việc dự đoán cấu trúc từ các amino acid là một nhiệm vụ gần như không thể thực hiện được do số lượng khả năng là vô hạn: 10^300 khả năng cho một protein phức tạp, một con số mà ngay cả máy tính hiện đại cũng khó xử lý.
Giải Nobel Hóa học năm nay đã vinh danh ba nhà khoa học: David Baker, một nhà hóa học người Mỹ, cùng với Demis Hassabis và John Jumper, hai nhà nghiên cứu tại Google DeepMind có trụ sở ở London, Vương quốc Anh.
Ba nhà khoa học đoạt giải Nobel Hóa học 2024
Đầu tiên là David Baker, người đã nghiên cứu cấu trúc protein từ năm 2003 và đã thành công trong việc thiết kế các loại protein mới thông qua phần mềm Rosetta. Nhờ vào phần mềm này, ông đã khám phá ra chuỗi amino acid có cấu trúc xoắn mà trước đây chưa từng được thấy trong tự nhiên. Khi tái tạo cấu trúc đó trong phòng thí nghiệm bằng kỹ thuật tinh thể hóa tia X, kết quả thu được gần như trùng khớp với cấu trúc mà ông đã phát hiện. Rosetta sau đó đã được phát triển thành Rosetta Commons, được sử dụng bởi hàng ngàn nhà khoa học trên toàn cầu để tính toán thiết kế protein, hỗ trợ từ phát triển vaccine đến việc xác định các hợp chất độc hại cho cơ thể.
Hai nhà nghiên cứu tại Google DeepMind nhận giải Nobel Hóa học 2024
Với DeepMind AlphaFold, một hệ thống AI, hiện đã có hơn 200 triệu cấu trúc protein khác nhau được lưu trữ và khả năng dự đoán chính xác lên tới 90%. AlphaFold 2 hiện đang được hơn 2 triệu nhà khoa học sử dụng, tạo ra tác động lớn đến nghiên cứu. AlphaFold 3, ra mắt vào tháng 5, không chỉ dự đoán cấu trúc protein mà còn cả các phân tử sinh học khác như DNA và các phân tử tương tác với kháng thể cũng như đường trong cơ thể. Việc trao giải Nobel Hóa học cho hai nhà nghiên cứu của Google DeepMind phản ánh tầm quan trọng ngày càng tăng của AI trong lĩnh vực khoa học. AI không chỉ là công cụ mà còn đang trở thành người bạn đồng hành với các nhà khoa học. Ngay cả tiến sĩ Baker cũng đã thừa nhận rằng DeepMind đã truyền cảm hứng cho ông trong việc tích hợp AI vào các công cụ của mình.
Khám phá chuỗi xoắn với sự hỗ trợ của AI
Sự kết hợp của AI trong các lĩnh vực như Hóa học và Sinh học đang tạo ra mối liên kết chặt chẽ giữa những ngành khoa học tưởng chừng như tách biệt, nơi mà các công cụ tính toán và AI trở thành nền tảng cho những bước đột phá trong nghiên cứu.
Nobel Sinh lý học và Y học: Tế bào, nguồn gốc của sự đa dạng sinh học
Giải Nobel Sinh lý học và Y học khác với Vật Lý và Hóa học ở chỗ tiếp tục vinh danh các thành tựu ở cấp độ phân tử và tế bào, được xem là nguồn gốc 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 những phát hiện về microRNA (miRNA) và vai trò của chúng trong điều hòa gen sau phiên mã. Ban đầu, nghiên cứu này không nhận được sự chú ý từ cộng đồng khoa học vì cho rằng loài giun tròn mà hai nhà khoa học này nghiên cứu không liên quan đến con người. Tuy nhiên, sau đó, người ta phát hiện ra rằng các gen mã hóa cho miRNA xuất hiện rộng rãi trong vương quốc động vật, cho thấy tầm quan trọng sinh học to lớn của chúng.
Hai nhà khoa học được vinh danh Nobel trong lĩnh vực sinh lý học và y học 2024
Bên trong mỗi tế bào của cơ thể chứa bộ gen, là tập hợp các hướng dẫn cần thiết để tạo nên một cá thể. Tuy nhiên, không phải tất cả các gen đều được dịch mã thành protein. miRNA đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát gen nào sẽ được “bật” hay “tắt”, từ đó tạo nên sự đa dạng sinh học giữa các loại tế bào. miRNA chỉ là một phân tử nhỏ với từ 20 đến 24 nucleotide A-C-G-U, nhưng lại có ảnh hưởng rất lớn trong việc điều chỉnh chức năng tế bào. Nó hoạt động bằng cách liên kết với mRNA (RNA thông tin), mang các hướng dẫn từ DNA đến ribosome, nơi sản xuất protein trong tế bào. Qua việc can thiệp vào quá trình này, miRNA có khả năng thay đổi hoặc ngăn cản việc tổng hợp protein, từ đó điều chỉnh chức năng của các loại tế bào khác nhau.
miRNA được phát hiện từ một loại giun nhưng có vai trò thiết yếu trong việc kích hoạt và vô hiệu hóa các gen
miRNA được phát hiện vào năm 1993, và hiện nay chúng ta đã biết có hơn một nghìn loại miRNA tồn tại trong tế bào của con người. Khi sự điều hòa của miRNA bị rối loạn, nó có thể dẫn đến những vấn đề sức khỏe nghiêm trọng như ung thư, động kinh, mất thính lực bẩm sinh, và các 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.
Thực tế, miRNA đang ngày càng được ứng dụng trong phát triển thuốc. Novo Nordisk đã mua lại Cardior, một công ty của Đức, với sản phẩm thuốc hàng đầu CDR132L nhằm điều trị suy tim mãn tính và phì đại tim bằng cách ức chế miRNA.
Như vậy, giải Nobel Sinh lý học và y học năm nay phản ánh xu hướng vinh danh những phát hiện ở cấp độ phân tử và tế bào. Ngoài ra, các giải Nobel gần đây thường được trao cho những công nghệ có ứng dụng lâm sàng rõ ràng, như liệu pháp miễn dịch ung thư (2018), chỉnh sửa gen (2020), và mới đây là mRNA trong phát triển vaccine (2023). Điều này cho thấy rằng, khi hiểu rõ hơn về chức năng tế bào, chúng ta có thể có những phát hiện sâu sắc hơn trong lĩnh vực y học.
