Google DeepMind покинул лауреат Нобелевской премии Джон Джампер — он перейдёт в Anthropic

Известный исследователь в области искусственного интеллекта (ИИ) и один из лауреатов Нобелевской премии по химии 2024 года, Джон Джампер (John Jumper) объявил о своём уходе с поста вице-президента Google DeepMind после почти девяти лет работы в компании. Об этом сообщило издание The Times of India.

В сообщении, опубликованном в социальных сетях, Джампер рассказал, что после небольшого перерыва для восстановления сил он перейдёт в Anthropic, крупного конкурента в сфере ИИ. По данным Bloomberg, Джампер был ключевым участником команды Google по разработке инструментов ИИ-кодинга.

«Небольшая новость: после почти 9 лет я решил покинуть Google DeepMind и присоединиться к Anthropic (после некоторого времени на восстановление сил). Я невероятно благодарен за время, проведенное в GDM», — написал он в посте на X.

«Демис Хассабис (Demis Hassabis) действительно рискнул, позволив мне возглавить команду AlphaFold всего через шесть месяцев после защиты моей докторской диссертации, и вся команда GDM многому меня научила в области научных исследований. GDM — это особенное место, и я по-прежнему буду рад узнать, какие удивительные открытия они сделают в будущем», — добавил он.

Джампер получил всемирную известность благодаря своей работе в качестве руководителя команды AlphaFold в Google DeepMind. Вместе с соучредителем и генеральным директором компании Демисом Хассабисом Джампер разработал AlphaFold — новаторскую систему искусственного интеллекта, которая решила давнюю научную задачу, предсказывая трёхмерные структуры белков на основе их аминокислотных последовательностей. Этот прорыв был назван монументальным достижением для вычислительной биологии, ускорившим биологические исследования, понимание заболеваний и разработку новых терапевтических средств.

Принимая Нобелевскую премию вместе с Хассабисом и пионером вычислительного проектирования белков Девидом Бейкером (David Baker), Джампер высоко оценил вклад своих коллег в превращение давних обещаний компьютерной биологии в практические инструменты, применимые в реальном мире.