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原文标题：Predictions for the 2024 chemistry prize highlight growing importance of AI and computational methods
SOURCE: © Francisco Javier Diaz/Shutterstock
Web of Science 服务提供商科睿唯安 (Clarivate) 公司发布了自己的年度引文奖获得者榜单；上榜研究人员的工作被引用次数达到或超过 2000 次，位居被引用率最高出版物的 0.01%。
今年的名单包括来自五个国家机构的 22 名研究人员。根据科睿唯安科学信息研究所 (ISI) 进行的分析，他们所做的工作被认为应当获得诺贝尔奖，其中化学领域的上榜者共有 6️⃣ 人。
美国普林斯顿大学物理学家 Roberto Car 和瑞士苏黎世联邦理工学院物理学家 Michele Parrinello 因提出“革命性”的 Car-Parrinello 分子动力学理论而上榜。这一计算技术能够更高效地模拟分子动力学，从而有助于研究人员们更好地理解原子级的化学反应和材料行为。
Roberto Car
🇺🇸 普林斯顿大学
Michele Parrinello
🇨🇭 苏黎世联邦理工
两人的开创性论文于 1985 年发表在 Physical Review Letters 上。在此之前，电子结构计算和原子分子动力学还是相互独立的概念，因此它们在有限温度下对凝聚态物质的实际模拟只能被应用于特定情况。Car-Parrinello 的理论则将量子力学原理（解释电子如何运动）与经典分子动力学（模拟原子运动）相结合，从而可以研究更为广泛的无序和实际材料体系。
与发现新的分子或新的现象不同，计算技术的成功往往很难在开始时就被衡量。然而，经过近 40 年的发展，Car-Parrinello 方法已被证明是计算材料科学的突破性进展，其应用范围已涵盖从固态物理到化学和生物学中的各个领域。
引文桂冠榜单上紧随其后的是谷歌 DeepMind 总监 John Jumper、谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 和美国华盛顿大学生物化学家 David Baker。他们因预测蛋白质结构方面的贡献而获得认可，并最终创造出了 AlphaFold 人工智能，它能够生成出极其精确的蛋白质三维结构模型。
John Jumper
🇬🇧 DeepMind
Demis Hassabis
🇬🇧 DeepMind
David Baker
🇺🇸 华盛顿大学
最后是来自日本东京大学的 Kazunari Domen（堂免一成），他因在光激活催化剂方面的关键工作而入选。这种催化剂利用阳光来驱动水分解反应，是生产清洁氢燃料的关键步骤。
堂免一成
🇯🇵 东京大学
科学界也正在根据直觉和对领域的知识而不是算法指标做出预测。Chemistry Views 的调查截止 9 月 20 日已收到 600 多份回复。调查的结果表明今年的奖项将授予一位来自美国的生物化学家。
翁启惠
🇺🇸 斯克里普斯研究所
Balasubramanian 和 Klenerman 在 2021 年被被芬兰技术学院授予千年技术奖，在 2022 年获得了生命科学突破奖。
Image source: millenniumprize.org
Shankar Balasubramanian（左）和 David Klenerman
另外，但美国加州大学伯克利分校的 Omar Yaghi 作为金属有机框架 (MOF) 和共价有机框架 (COF) 的先驱广为人知。他于今年 6 月获得了“唐奖永续发展奖”。唐奖（英语：Tang Prize），由台湾企业家尹衍梁（北京大学光华管理学院董事长、大润发创始人）个人效法诺贝尔奖精神捐助成立，发扬盛唐精神。
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