Google, biyolojik bilimlerde devrim yaratan ve Nobel Kimya Ödülü ile taçlandırılan AlphaFold projesini kapatma kararı aldı. Financial Times tarafından aktarılan bilgilere göre şirket, kaynaklarını ve insan gücünü öncelikli olarak Gemini yapay zeka modeline yönlendiriyor.

Ekip üyeleri farklı projelere kaydırıldı

DeepMind bünyesinde yürütülen projenin kilit isimleri ve akademik makalelerin yazarları yeniden görevlendirildi. Bazı ekip üyeleri şirket içindeki Gemini odaklı çalışmalara aktarılırken, bir kısmı Google'ın ilaç keşfi odaklı yan kuruluşu Isomorphic Labs bünyesine geçti. Bazı çalışanların ise şirketten tamamen ayrıldığı belirtildi.

Nobel ödüllü başarı ve teknolojik etki

2018 yılında geliştirilmeye başlanan AlphaFold, amino asit dizilerinden proteinlerin üç boyutlu yapılarını dakikalar içinde tahmin ederek bilim dünyasının 50 yıllık protein katlanma problemini çözmüştü. Nature dergisinde yayımlanan çalışmalarıyla insan proteomunun tamamına dair tahminler sunan sistem, 200 milyondan fazla protein yapı tahminini araştırmacıların ücretsiz erişimine açmıştı. Bu başarı, 2024 yılında Demis Hassabis ve John Jumper'a Nobel Kimya Ödülü'nü kazandırmıştı.

Stratejik odak noktası Gemini'ye kaydı

Şirketin araştırma başkan yardımcısı Pushmeet Kohli, son dokuz yıldır büyük zorluklara ve somut hedeflere odaklanan stratejilerinin evrildiğini açıkladı. Bu değişim, Google'ın genel yapay zeka kapasitesini artırmak amacıyla kaynaklarını daha yoğun şekilde Gemini projesine aktardığının bir göstergesi olarak değerlendiriliyor. Projenin kilit isimlerinden John Jumper'ın Haziran ayında Anthropic şirketine geçiş yaptığı da bildirildi.

Ne anlama geliyor?

Proteinlerin fiziksel şekillerinin belirlenmesi, biyolojik işlevlerinin anlaşılması için temel şarttır. Bu yapılar belirlenmeden ilaç geliştirme veya hastalıkların mekanizmasını çözme süreçleri çok yavaş ilerler. Eskiden yıllar süren bu tespit işlemleri, gelişmiş hesaplama yöntemleri sayesinde artık çok kısa sürede gerçekleşmektedir.

Bu teknolojik yöntem, özellikle hücre içindeki yapıların nasıl çalıştığını anlamayı sağlar. Bu sayede yeni tıbbi tedavilerin geliştirilmesi, hastalıklarla mücadele eden aşıların tasarlanması ve sinir sistemiyle ilgili rahatsızlıkların yapısal nedenlerinin çözülmesi kolaylaşır. Verilerin dijital ortamda ücretsiz sunulması, dünya genelindeki tüm araştırmacıların bu bilgi tabanını kullanarak bilimsel çalışmalarını hızlandırmasına imkan tanır.