-
декабрь 2020, AlphaFold2 представлен на конкурсе, где показал точность предсказания структур белков, сопоставимую с экспериментальными методами. В 2022 DeepMind выпустил базу данных с предсказанной структурой 200 млн белков (всех известных на тот момент науке). В 2024 получили Нобелевскую премию за эту технологию. Ранее на открытие структуры одного белка тратили несколько месяцев (или лет) и люди строили на этом карьеру
-
ноябрь 2023, GraphCast - прогноз погоды на 10 дней точнее традиционных суперкомпьютерных моделей, система уже используются метеорологическими агенствами
-
ноябрь 2023, GNoME открывший 2.2кк новых кристаллических материалов, учитывая, что за последние 10 лет было открыто примерно 28к стабильных материалов, это эквивалентно почти 800 годам накопления знаний
-
июль 2024, AlphaGeometry и AlphaProof - вместе решили 83% исторических задач по геометрии Международной математической олимпиады за 25 лет, решает задачи на уровне золотых медалистов
-
июнь 2025, AlphaGenome - ИИ-модель, которая анализирует большие участки ДНК и предсказывает, как они регулируют работу генов. Это помогает понять, как мутации в "некодирующей" ДНК могут вызывать болезни и ускоряет поиск их причин. Это может помочь диагностировать редкие генетические заболевания, причина которых пока неизвестна
-
апрель 2026, 23-летний Лиам Прайс без серьёзной матподготовки нашёл подход к задаче Эрдёша о "примитивных множествах", с которой не справлялись 60 лет. Использовалась GPT 5.4 с подпиской за $20, размышления длились 80 минут. ИИ предложил новый метод и нестандартное использование известных формул - в этом его ключевой вклад, но решение было "сырым". Итоговый вариант решения был отполирован более серьёзными математиками
Последний пункт интересный кейс т.к это пример того как доступная модель заметно снижает порог входа в сложные математические задачи. Видимо счет и вправду идет на месяцы
Комментарии (278)