Hé.

J'apprécie que vous ayez organisé tout cela, mais je suppose que pour un organe de presse, c'est ce que nous faisons.

Réagir rapidement.

Apparemment, ils n'avaient ni le numéro de Demis ni le mien. Ils nous ont appelés relativement tard. C'était environ 30 minutes avant la conférence de presse prévue et je n'avais pas reçu d'appel. Je pensais que c'était neuf ou dix heures et que je n'allais pas l'avoir. Je me suis tourné vers ma femme Carol et j'ai dit que ce ne serait pas pour cette année. Trente secondes plus tard, je reçois cet appel d'un indicatif régional suédois.

Un groupe qui a probablement une liste restreinte, car sinon ce serait impossible.

C'est vrai.

Voulez-vous faire ça là-haut ? Ça irait.

Notre système AlphaFold peut déterminer la structure d'une protéine avec précision en quelques secondes ou minutes, au lieu d'années de travail expérimental fastidieux.

Et un mot sur les applications.

Nous prévoyons qu'au cours des prochaines années, de nombreuses nouvelles percées seront rendues possibles, au moins partiellement, par AlphaFold et les prédictions que nous avons faites. Cela aide grandement à déterminer sa fonction.

Mais ce n'était jamais une fin en soi. C'était toujours un moyen d'arriver à une fin. Nous essayions de développer des algorithmes d'apprentissage polyvalents qui étaient bons pour les jeux et que nous pouvions tester et développer sur des jeux, mais qui allaient s'appliquer à des problèmes importants du monde réel, plus précisément des problèmes scientifiques, car cela a toujours été ma passion et la raison pour laquelle j'ai travaillé sur l'IA toute ma vie est de construire l'IA comme un outil de découverte scientifique.

J'espère que nous contribuerons à la lutte contre les pires de ces maladies, telles que la maladie d'Alzheimer, les maladies neurodégénératives, le cancer, les maladies cardiovasculaires ; nous travaillons sur des projets de médicaments pour certaines de ces terribles maladies, mais aussi des maladies qui touchent les parties les plus pauvres du monde et sur lesquelles peu de gens travaillent.