[過去ﾛｸﾞ] 純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）19 (1002ﾚｽ)
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232: １３２人目の素数さん [] 2024/10/10(木)21:09 ID:RCFwYAu8(1/3)
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https://phys.org/news/2024-10-breakthrough-mathematician-problems.html#google_vignette
October 9, 2024
Editors' notes
In double breakthrough, mathematician helps solve two long-standing problems
by Kitta MacPherson, Rutgers University
A Rutgers University-New Brunswick professor who has devoted his career to resolving the mysteries of higher mathematics has solved two separate, fundamental problems that have perplexed mathematicians for decades.
The solutions to these long-standing problems could further enhance our understanding of symmetries of structures and objects in nature and science, and of long-term behavior of various random processes arising in fields ranging from chemistry and physics to engineering, computer science and economics.
Pham Tiep, the Joshua Barlaz Distinguished Professor of Mathematics in the Rutgers School of Arts and Science's Department of Mathematics, has completed a proof of the 1955 Height Zero Conjecture posed by Richard Brauer, a leading German-American mathematician who died in 1977.
Proof of the conjecture—commonly viewed as one of the most outstanding challenges in a field of math known as the representation theory of finite groups—is published in the Annals of Mathematics.
"A conjecture is an idea that you believe has some validity," said Tiep, who has thought about the Brauer problem for most of his career and worked on it intensively for the past 10 years. "But conjectures have to be proven. I was hoping to advance the field. I never expected to be able to solve this one."
For the second breakthrough, Tiep worked with Robert Guralnick of the University of Southern California and Michael Larsen of Indiana University. On the first of two papers that tackle the mathematical problems on traces and solve them, Tiep worked with Guralnick and Larsen. Tiep and Larsen are co-authors of the second paper.
"Tiep and co-authors have obtained bounds on traces that are about as good as we could ever expect to obtain," Miller said. "It's a mature subject which is important from many angles, so progress is hard—and applications are many."
More information: Gunter Malle et al, Brauer's Height Zero Conjecture, Annals of Mathematics (2024). DOI: 10.4007/annals.2024.200.2.4
Robert M. Guralnick et al, Character levels and character bounds for finite classical groups, Inventiones mathematicae (2023). DOI: 10.1007/s00222-023-01221-5
Michael Larsen et al, Uniform character bounds for finite classical groups, Annals of Mathematics (2024). DOI: 10.4007/annals.2024.200.1.1
233(1): １３２人目の素数さん [] 2024/10/10(木)21:16 ID:RCFwYAu8(2/3)
>>231
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www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2410/09/news195.html
ITmedia AI＋ > ノーベル化学賞に「AlphaFold2」開発者ら選出 物理...
ノーベル化学賞に「AlphaFold2」開発者ら選出 物理学賞に続き、AI関連技術が受賞
2024年10月09日 19時44分 公開
スウェーデン王立科学アカデミーは10月9日（日本時間）、2024年のノーベル化学賞に、米ワシントン大学のデビッド・ベイカーさん、さらに米Google DeepMindのデミス・ハサビスさんとジョン・M・ジャンパーさんを合同で選出したと発表した。ベイカーさんは新しい種類のタンパク質を設計などを、Google DeepMindの2人は、タンパク質の構造を予測するAIモデル「AlphaFold2」を開発したことを評価された。
AlphaFold2は、2021年に当時のDeepMindが公開した、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析できるAIモデル。タンパク質は複雑な立体構造を持つため、その特定には数カ月から数年の時間がかかるといわれている。この問題は「タンパク質折りたたみ問題」として50年以上、生物学の課題であった。
この問題を解決するために生み出されたのがAlphaFold2だ。AlphaFold2を利用することで、タンパク質立体構造を短時間で予測するなど研究作業の効率化が可能に。プラスチック汚染や抗生物質耐性など、さまざまな研究に寄与し、現在までAlphaFold2は190カ国200万人以上の人々が利用しているという。
（関連記事：「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に）
一方、ベイカーさんが所属する研究チームもタンパク質の構造予測ツール「Rosetta」を開発。AlphaFold2などタンパク質の構造予測ツールの礎を築いた他、03年にはどのタンパク質とも異なる新しいタンパク質の設計にも成功している。
スウェーデン王立科学アカデミーはこれらの功績について「生命はタンパク質なしでは存在できない。タンパク質の構造を予測し、独自のタンパク質を設計できるようになったことは、人類にとって最大の利益をもたらす」と評している。
8日（日本時間）に発表したノーベル物理学賞では、カナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントンさんと米プリンストン大学のジョン・ホップフィールドさんが選出された。2人は現在のAIの基礎技術となるニューラルネットワーク研究の第一人者。そのため24年の物理学賞と化学賞はAI関連技術で功績を残した研究者たちが受賞することになった。
234: １３２人目の素数さん [] 2024/10/10(木)21:21 ID:RCFwYAu8(3/3)
>>233 追加
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%9F%E3%82%B9%E3%83%BB%E3%83%8F%E3%82%B5%E3%83%93%E3%82%B9
デミス・ハサビス
デミス・ハサビス (Demis Hassabis, 1976年7月27日-）はイギリスの人工知能研究者、神経科学者（脳科学者）、 コンピュータゲームデザイナー、世界的なゲームプレイヤーである[1][3][4][5][6]。2024年にデイヴィッド・ベイカー、ジョン・M・ジャンパー（英語版）とともにノーベル化学賞を受賞した[7]。
DeepMind
2015年10月、DeepMindのAlphaGoプログラムは、ヨーロッパ囲碁チャンピオンを打ち倒しAIのブレイクスルーを達成した[28] 。2016年3月には、世界最高ランクの囲碁棋士である李世乭に5試合中4試合に勝利した。
「AlphaGo対李世ドル」も参照
また、タンパク質構造解析AIのAlphaFoldを立ち上げた。
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