デミス・ハサビス（Demis Hassabis 1976年7月27日 北ロンドン生まれ) はイギリスの人工知能研究者である。Google DeepMindのCEO（2024年10月現在）。
略歴
1976年7月27日 – イギリス・ロンドンで誕生
1993年 – ブルフロッグ・プロダクションでキャリアを開始
1994年 – 17歳で『テーマパーク』のデザイン補助とリードプログラミングを担当
1997年 – ケンブリッジ大学クイーンズ・カレッジに入学
2000年 – ライオンヘッド・スタジオで『ブラック＆ホワイト』のリードAIプログラマーとして勤務
2009年 – ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン(UCL)で認知神経科学の博士号を取得
2010年 – DeepMindを共同設立
2014年 – GoogleがDeepMindを買収、ハサビスはエンジニアリング担当副社長に就任
受賞歴
2017年 – Time誌の「最も影響力のある100人」に選出される
2018年 – CBE（大英帝国勲章コマンダー）
2020年 – ダン・デイビッド賞未来部門
2023年 – ガードナー国際賞、アルバート・ラスカー基礎医学研究賞
2024年慶應医学賞
2024年クラリベイト引用栄誉賞
2024年 – ノーベル化学賞
その他
1989年頃 – 13歳でチェスのイロレーティングが2300に達する
1992年 – 16歳でAレベルとSレベル試験を終了
1994年 – 17歳で『テーマパーク』のデザイン補助とリードプログラミングを担当
2003年 – マインドスポーツオリンピアードで5回目の優勝を果たし、競技から引退
2015年 – DeepMindのAlphaGoがヨーロッパ囲碁チャンピオンに勝利
2016年 – AlphaGoが李世乭に勝利
2017年 – Time誌の「最も影響力のある100人」に選出される
2018年 – AlphaFoldを発表
2020年 – AlphaFold2を発表
研究（化学に関係する範囲に絞って）
人工知能を活用したタンパク質構造予測
デミス・ハサビスとそのチームが開発したAIモデル「AlphaFold」は、たんぱく質の立体構造を予測する分野において大きな進展をもたらした。AlphaFold2は既知のアミノ酸配列とたんぱく質構造を学習したAIモデルで、未知のたんぱく質構造を予測するために使用される。AlphaFold2は以下のような4つのステップで予測を行う。
１．データ入力とデータベース検索
アミノ酸配列（未知の構造を持つもの）がAlphaFold2に入力され、データベースで類似したアミノ酸配列や既知のたんぱく質構造を検索する。
２．配列解析
異なる種からの類似したアミノ酸配列を解析し、進化の過程でどの部分が保存されているかを調べる。その後、相互作用するアミノ酸が3次元構造内でどのように関わるかを調べる。例えば、あるアミノ酸が荷電している場合、反対の電荷を持つアミノ酸に引き寄せられたり、水分子に置き換えられることで疎水性になることが考えられる。
これに基づき、アミノ酸同士の距離を推定した「Distance map」を生成し、たんぱく質内でアミノ酸がどれだけ近くに配置されているかを示す。
３．AI解析
ニューラルネットワークを使ってアミノ酸配列とDistance mapを反復的に洗練し、重要な要素を特定する。このニューラルネットワークには「トランスフォーマー」と呼ばれる技術が使われており、大量のデータから重要な情報を効果的に抽出する。
４．仮説構造の生成
AlphaFold2は、アミノ酸のパズルを組み立てるようにして、仮のたんぱく質構造を予測する。ステップ3を何度も繰り返し、3回目のサイクルで最終的な構造に到達する。構造の各部分がどの程度正確であるかをAIが確率的に算出する。
研究者たちが「CASP」（Critical Assessment of protein Structure Prediction）という競技会で予測したたんぱく質の構造は、AlphaFoldが現れるまでは精度が良くても40％程度だった。しかし、ハサビスのチームが作り上げたAlphaFoldは、この精度を大幅に上回り、60％近い精度を達成した。AlphaFold2では90%もの予測精度を達成している。
NobelPrize.orgより画像を改変して利用 [The Nobel Prize in Chemistry 2024 They cracked the code for proteins’ amazing structures]
