जॉन एम. जम्पर एक अमेरिकी रसायनज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जो Google DeepMind से संबद्ध हैं। वे अल्फाफोल्ड के विकास का नेतृत्व करने के लिए सबसे अधिक जाने जाते हैं, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है जो अमीनो एसिड अनुक्रमों से प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचनाओं की भविष्यवाणी करती है, यह एक ऐसी सफलता है जिसने उन्हें 2024 का रसायन विज्ञान का नोबेल पुरस्कार साझा करने का अवसर दिया।
जम्पर का कार्य मशीन लर्निंग और संरचनात्मक जीव विज्ञान के बीच सेतु का काम करता है, यह दर्शाता है कि कैसे डीप लर्निंग लंबे समय से चली आ रही वैज्ञानिक चुनौतियों को हल कर सकती है। उनके योगदान का दवा खोज, एंजाइम डिजाइन और रोग तंत्र को समझने पर गहरा प्रभाव पड़ा है।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
जम्पर का जन्म संयुक्त राज्य अमेरिका में हुआ था। उन्होंने भौतिकी और गणित में स्नातक अध्ययन किया, 2007 में वेंडरबिल्ट विश्वविद्यालय से स्नातक की डिग्री प्राप्त की। फिर उन्होंने 2008 में कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय से भौतिकी में मास्टर डिग्री पूरी की। जम्पर ने बाद में रसायन विज्ञान की ओर रुख किया, 2017 में टोरंटो विश्वविद्यालय से सैद्धांतिक रसायन विज्ञान में पीएचडी प्राप्त की, जहाँ उनका शोध प्रोटीन फोल्डिंग के लिए कम्प्यूटेशनल तरीकों पर केंद्रित था।
डीपमाइंड में करियर
2017 में, जम्पर एक शोध वैज्ञानिक के रूप में डीपमाइंड (अब Google DeepMind का हिस्सा) में शामिल हुए। वे जल्दी ही अल्फाफोल्ड परियोजना के प्रमुख बन गए, जिसका उद्देश्य प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू करना था। परियोजना की पहली बड़ी सफलता 2018 में आई जब अल्फाफोल्ड ने 13वीं क्रिटिकल असेसमेंट ऑफ स्ट्रक्चर प्रेडिक्शन (CASP) प्रतियोगिता जीती, अन्य तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए। 2020 में, अल्फाफोल्ड 2 ने लगभग प्रयोगात्मक सटीकता हासिल की, एक ऐसा परिणाम जिसने वैज्ञानिक समुदाय को चकित कर दिया और जिसे जीव विज्ञान में 50 साल पुरानी बड़ी चुनौती को हल करने के रूप में वर्णित किया गया।
अल्फाफोल्ड और इसका प्रभाव
अल्फाफोल्ड 2 एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला का उपयोग करता है जिसमें ध्यान तंत्र शामिल हैं, जो ट्रांसफॉर्मर में समान हैं, अमीनो एसिड के बीच अंतःक्रियाओं को मॉडल करने के लिए। प्रणाली को प्रोटीन डेटा बैंक से ज्ञात प्रोटीन संरचनाओं के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था। 2021 में, डीपमाइंड ने अल्फाफोल्ड प्रोटीन संरचना डेटाबेस जारी किया, जो लगभग सभी मानव प्रोटीन और लाखों अन्य प्रोटीनों के लिए भविष्यवाणी की गई संरचनाएँ प्रदान करता है, जो दुनिया भर के शोधकर्ताओं के लिए स्वतंत्र रूप से सुलभ है।
डेटाबेस का उपयोग दस लाख से अधिक शोधकर्ताओं द्वारा किया गया है, जिससे उपेक्षित उष्णकटिबंधीय रोगों, एंटीबायोटिक प्रतिरोध और सिंथेटिक जीव विज्ञान जैसे क्षेत्रों में अध्ययन में तेजी आई है। अल्फाफोल्ड विकसित करने वाली अंतःविषय टीम के समन्वय में जम्पर का नेतृत्व महत्वपूर्ण था, जिसमें मशीन लर्निंग, जीव विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के विशेषज्ञ शामिल थे।
पुरस्कार और मान्यता
जम्पर को प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी पर उनके काम के लिए Google DeepMind के सीईओ डेमिस हसाबिस के साथ संयुक्त रूप से 2024 का रसायन विज्ञान का नोबेल पुरस्कार मिला। पुरस्कार ने अल्फाफोल्ड के उनके विकास को मान्यता दी, जिसे नोबेल समिति ने एक सफलता के रूप में वर्णित किया जिसने उल्लेखनीय सटीकता के साथ जटिल प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी को सक्षम किया है। जम्पर को अन्य सम्मान भी मिले हैं, जिनमें 2023 का ब्रेकथ्रू पुरस्कार जीवन विज्ञान में और 2022 का कनाडा गेयर्डनर अंतर्राष्ट्रीय पुरस्कार शामिल है, दोनों हसाबिस और अन्य सहयोगियों के साथ साझा किए गए।
वर्तमान कार्य और भविष्य की दिशाएँ
2025 तक, जम्पर Google DeepMind में काम करना जारी रखते हैं, अल्फाफोल्ड की क्षमताओं को अन्य जैविक अणुओं, जैसे RNA और प्रोटीन-लिगैंड कॉम्प्लेक्स तक विस्तारित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उनकी शोध रुचियों में डीप लर्निंग को प्रयोगात्मक संरचनात्मक जीव विज्ञान के साथ एकीकृत करना और दवा डिजाइन में अनुप्रयोगों की खोज करना शामिल है। जम्पर ने खुले विज्ञान के महत्व पर जोर दिया है, वैज्ञानिक प्रभाव को अधिकतम करने के लिए अल्फाफोल्ड के कोड और भविष्यवाणियों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया है।
जम्पर की उपलब्धियों ने शोधकर्ताओं की एक नई पीढ़ी को वैज्ञानिक समस्याओं के लिए एआई लागू करने के लिए प्रेरित किया है, और उनका काम प्राकृतिक विज्ञान में मशीन लर्निंग की परिवर्तनकारी क्षमता का एक ऐतिहासिक उदाहरण माना जाता है।