AlphaFold2がタンパク質構造予測を「解決」
DeepMindのAlphaFold2が、タンパク質構造予測のコンペティションCASP14で圧倒的な成績を収め、主催者から50年来の「タンパク質フォールディング問題」の解決と認められた。GDTスコアは92.4、予測の平均誤差は1.6オングストローム（原子1個の幅に相当）で、次点のシステムの3倍の精度、実験手法に匹敵する水準に達した。注意機構を用いたネットワークで、進化的に関連する配列とマルチプルシーケンスアラインメント、アミノ酸残基のペア表現を使って構造グラフを精緻化する設計である。生成AIの系譜とは別だが、AIが科学の難問を実際に解いた事例として当時大きく報じられた。のちにハサビスとジャンパーは2024年のノーベル化学賞を受賞する。