2024年诺贝尔物理学奖被授予John J.Hopfield和Geoffrey E.Hinton，以表彰他们“为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明”。诺贝尔化学奖则被授予David Baker，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予Demis Hassabis和John M.Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。
获得诺贝尔奖代表了数十年来对人类产生深远影响的探索性研究，这些突破性的发现再次印证了研究作为进步驱动力的作用。上述诺奖得主在Cell Press细胞出版社旗下期刊Cell，Neuron ，Structure等均有相关论文发表，限时免费阅读：
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Cell Press的编辑们为获奖者们发来祝贺。
Steve Cranford，Matter 主编：
“Hopfield和Hinton的工作帮助将人工智能和机器学习领域与实用的物理模型和解释联系起来，为最近人工智能驱动的物理科学研究和发现的爆炸式增长奠定了基础。我期待看到这些努力在不久的将来‘实现’，成为新技术开发的关键方法。Matter向你们致以热烈的祝贺！”
Kusumika Mukherjee，Cell Reports Methods 编辑：
“祝贺人工智能先驱Geoff Hinton和John Hopfield获得 2024 年诺贝尔物理学奖！他们多年来的工作，从开发反向传播算法和Hopfield网络开始，为使用机器学习作为深入研究以前难以解决的科学问题的强大工具奠定了基础。”
Vasanthi Jayaraman，Biophysical Journal 主编
“John J Hopfield和Geoffrey E Hinton在神经网络方面的开创性工作，受到生物学和物理学原理的启发，为现代机器学习和人工智能奠定了基础。这一成就证明了跨学科工作在物理学、生物学和计算机科学等领域的无限潜力。这是生物物理学领域值得庆祝的一周，也祝贺David Baker、Demis Hassabis和John Jumper获得2024年诺贝尔化学奖。他们在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测方面的开创性工作彻底改变了我们对蛋白质结构的理解，并开辟了医学和生物技术的新领域。”
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