Die Vergabe der diesjährigen Nobelpreise zeigt auf, wie wichtig Künstliche Intelligenz als Hilfsmittel für die Forschung in vielen wissenschaftlichen Gebieten geworden ist. Früher wurden die Nobelpreise für Physik oder Chemie fast immer auch an Physiker und Physikerinnen oder Chemikerinnen und Chemiker verliehen. Dieses Jahr ging aber der Nobelpreis für Physik an zwei KI-Grundlagenforscher.

Auch der Nobelpreis für Chemie geht zur Hälfte an zwei Informatiker, Demis Hassabis und John M. Jumper. Hassabis ist der Chef der auf KI spezialisierten Google-Tochter Deepmind, Jumper ein führender Wissenschaftler beim gleichen Unternehmen. Sie erhalten den Nobelpreis für die Entwicklung eines KI-Modells, mit dem sich die dreidimensionalen Strukturen von Proteinen aufgrund ihrer Aminosäurensequenz vorhersagen lassen.

Proteinmoleküle kann man als winzige, sich selbst konfigurierende biologische Maschinen bezeichnen. Die Sequenz ihrer Aminosäurekette festzustellen, ist schon seit Jahrzehnten möglich. Diese Sequenz allein sagt aber kaum etwas über ihre Funktionsweise aus, dafür muss man ihre dreidimensionale Gestalt kennen. Diese hängt davon ab, wie sich die Aminosäureketten zusammenfalten. Ohne KI war es äusserst aufwendig, die Struktur von Proteinen mit physikalischen Mitteln zu bestimmen.

Die andere Hälfte des Nobelpreises geht zwar an einen Biochemiker, aber dieser arbeitet ebenfalls zu einem wesentlichen Teil mit KI-Instrumenten. David Baker ist es 2003 als erstem Wissenschaftler gelungen, ein neues, künstliches Protein zu synthetisieren. Dafür entwickelten er und seine Mitarbeitenden ähnlich wie die Deepmind-Leute ein auf Machine Learning basierendes Tool zur Vorhersage von Protein-Strukturen. Seitdem habe seine Arbeitsgruppe viele weitere Proteine produziert, die unter anderem für Pharmazeutika und Impfstoffe eingesetzt würden, so das Nobelpreiskomitee.