KI News: Kurz und klar.

Die Bewertung von Proteinstrukturen bleibt ein zentrales Problem in der Biochemie, weil gängige Kennzahlen wie pLDDT zwar die energetische Stabilität erfassen, aber häufig subtile Fehler wie atomare Kollisionen oder konformationelle Fallen übersehen. Diese Fehler spiegeln die topologische Frustration im Faltungsenergielandschaft wider und sind entscheidend für die Genauigkeit von Vorhersagen.

Im Jahr 2017, kurz nach seinem Doktorat in theoretischer Chemie, hörte John Jumper Gerüchte, dass Google DeepMind seine Forschung von spielerischer KI auf ein geheimes Projekt zur Vorhersage von Proteinstrukturen verlagert hatte. Er bewarb sich sofort für eine Stelle.