Lâm Giá Thật khó để tưởng tượng được lối suy nghĩ của Trần Nguyên Quang và tâm trạng của anh ấy vào lúc đưa ra quyết định đó.

Trần Nguyên Quang nói một cách nhẹ nhàng: “Đúng vậy, lúc đó, tôi nhận được thông báo về cuộc thi Tiểu thuyết Khoa học viễn tưởng Tân binh từ kênh WeChat chuyên về khoa học viễn tưởng mà tôi đang theo dõi. Tôi vào xem và thấy rằng ban giám khảo đã mời nhà khoa học Nobel về Hóa học, Levit Michael, tham gia cuộc thi này.

Tôi nghĩ rằng dù sao thì mình cũng có thể giành được huy chương đồng; chỉ cần có cơ hội gặp Levit Michael, tôi tin chắc rằng ông ấy sẽ viết thư giới thiệu cho tôi.”

Lâm Giá không khỏi cười nói: “Nguyên Quang, trí tưởng tượng của bạn thực sự rất phi thường… Người bình thường không thể nào nghĩ ra điều đó, huống chi thực hiện được. Bạn không chỉ nghĩ ra ý tưởng đó mà còn biến nó thành hiện thực… Thậm chí còn giành được huy chương vàng nữa!

Tôi gần như phải “nâng cấp” hình ảnh của bạn trong đầu mình lại rồi… Sau này, tiêu đề về bạn chắc chắn sẽ là “Người có thể làm được mọi thứ” haha.” Lâm Giá rất vui mừng, bởi vì mọi thứ đang diễn ra rất thuận lợi, điều này đồng nghĩa với khả năng cao hơn rất nhiều trong việc xin nhập học vào Đại học Américan.

Cô ấy rất hiểu rằng sự giới thiệu của một người đoạt giải Nobel sẽ có tác động rất lớn trong quá trình xin nhập học vào Đại học Américan. Nói cách khác, đó giống như việc người đoạt giải Nobel tự mình cam kết với các giáo sư nơi bạn nộp đơn rằng bạn chắc chắn sẽ hoàn thành công việc một cách xuất sắc.

Cần biết rằng Levit Michael sẽ gia nhập Đại học Fudan vào tháng 9 năm nay, thành lập Viện Nghiên cứu Hệ thống Phức tạp Đa thang bậc và đảm nhận vai trò Giám đốc Danh dự. Trong thời gian ông giảng dạy tại Fudan, số lượng thư giới thiệu mà ông viết cho người khác là rất ít.

Vì thông tin về việc giành huy chương vàng được lan truyền rất nhanh, đặc biệt là trong cộng đồng Đại học Giang Đà, Lâm Giá, bạn cùng phòng trước đây, cố vấn học tập… gần như ai cũng liên tục gọi điện chúc mừng anh ấy.

Điều này khiến Trần Nguyên Quang nghĩ rằng, nếu có AI có thể mô phỏng giọng nói của mình để trả lời những cuộc điện thoại này thì thật tuyệt vời… Chức năng này trên điện thoại trong tương lai đã rất phát triển rồi, nhưng hiện tại thì lại chẳng mấy hữu ích.

Bởi vì trong tương lai, sẽ không còn những cuộc gọi phiền toái nữa; mối quan hệ giữa con người với nhau đã trở nên rất cá nhân hóa. Những chức năng AI chống gọi điện phiền toái chỉ là sản phẩm của thời đại mà thôi… Có

Nhà máy ngỗng đã sắp xếp cuộc gặp giữa họ tại phòng họp của khách sạn nơi Levet đang lưu trú. Ngoài hai người họ ra, còn có Quách Vĩ đi cùng. Levet mỉm cười bắt tay Trần Nguyên Quang và nói: “Chào anh, tôi rất thích các tác phẩm của anh; chúng thực sự rất thú vị. Rất nhiều dự đoán về tương lai trong đó đều rất hấp dẫn.”

Trần Nguyên Quang trả lời: “Có lẽ là bởi vì tôi quan tâm nhiều đến khoa học và những công nghệ tiên tiến, nên mới có thể tạo ra được những thành tựu thú vị như vậy.”

“Thưa ông, lần này tôi muốn gặp ông để xin ý kiến về một bài báo nghiên cứu của mình. Tôi đã phát triển một phương pháp mô phỏng bằng máy tính để tái tạo quá trình tiến hóa có định hướng của protein.”

“Phương pháp này chỉ cần sử dụng các đặc tính vật lý-hóa học và thông tin về trình tự axit amin của protein là có thể mô phỏng được quá trình tiến hóa đó. Đối tượng nghiên cứu của tôi là protein DHR8; thông qua việc mô phỏng bằng máy tính, tôi muốn khiến nó phát triển thành loại protein có khả năng liên kết với DNA hoặc RNA.”

“Trước khi tiến hành mô phỏng, tôi đã xây dựng một bộ dữ liệu đánh giá bao gồm 30 loại protein có cấu trúc lặp lại gồm 5 chuỗi axit amin. Những protein này đã được chứng minh là có khả năng liên kết với RNA, và vị trí liên kết của chúng đã được xác định rõ ràng.”

“Vì vậy, mỗi loại protein trong bộ dữ liệu đánh giá của tôi đều có hai vị trí liên kết cụ thể. Chúng tôi lấy mỗi vị trí liên kết đó làm trung tâm và sử dụng những đoạn trình tự axit amin dài 13 amino acid làm ‘cửa sổ đánh giá’. Như vậy, tổng cộng sẽ có 60 ‘cửa sổ đánh giá’.”

“Đối với mỗi ‘cửa sổ đánh giá’, chúng tôi sử dụng 544 chỉ số mô tả đặc tính vật lý-hóa học của axit amin có sẵn trong các cơ sở dữ liệu để biểu diễn từng axit amin trong đoạn trình tự đó. Do đó, thông tin về mỗi axit amin sẽ được biểu diễn dưới dạng một ma trận 544×1; ba mươi ba ma trận như vậy được kết hợp lại để tạo thành một đoạn trình tự peptide dài 13 amino acid.”

“Đối với ma trận 544×13 này, tôi đã tối ưu hóa thuật toán K-means++, sau đó sử dụng thuật toán đã được tối ưu hóa này để phân loại các dữ liệu. Các vector hàng trong ma trận được phân thành 50 nhóm; về mặt trực quan, mỗi nhóm tương ứng với một đường cong sóng cụ thể. Đối với mỗi nhóm, chúng tôi sử dụng giá trị trung bình arithmetic của từng cột trong tập hợp các ma trận thuộc nhóm đó để tạo ra đường cong sóng đại diện cho nhóm đó.”

Một trong những hướng nghiên cứu quan trọng của Levitt chính là mô phỏng cấu trúc protein, bằng cách phân tích trình tự axit amin để dự đoán cấu trúc thực tế của protein, với trọng tâm là việc xây dựng các mô hình dựa trên nguyên lý đồng loại hóa.

Bài báo do Trần Nguyên Quang viết hoàn toàn phù hợp với hướng nghiên cứu của ông, và những ý tưởng cũng như cách tối ưu hóa thuật toán được đề xuất trong bài báo đều có giá trị rất cao.

Ban đầu, Levitt còn khá nghi ngờ, bởi vì ông biết rằng người này vẫn chỉ là sinh viên năm cuối; ông cho rằng bài báo đó chỉ là một bài tổng quan mang tính chất mô tả chung mà thôi.

Nhưng không ngờ, ngay từ đầu, Trần Nguyên Quang đã thể hiện sự sâu sắc trong công việc của mình – dù là những quy tắc tính toán được thiết kế hay những cải tiến đối với thuật toán phân loại K-means++, tất cả đều thể hiện sự suy nghĩ kỹ lưỡng.

“Đây là một công trình nghiên cứu tuyệt vời,” Levitt nhận xét, sau đó cùng Trần Nguyên Quang thảo luận về một số chi tiết trong bài báo.

Trong khi đó, Quách Vĩ lại cảm thấy hoang mang và tự hỏi: “Tôi là ai? Tôi đang ở đâu?”

Quách Vĩ gia nhập công ty Goose vào năm 2013 và sau 5 năm đã trở thành quản lý cấp cao tại bộ phận video của công ty. Anh ta tốt nghiệp từ một trường đại học danh tiếng, và do thường xuyên phải đi ra nước ngoài để thực hiện các công việc liên quan đến bản quyền, nên khả năng sử dụng tiếng Anh của anh ta cũng khá tốt. Dù không phải là người thông thạo các kỳ kiểm tra tiếng Anh như Level 4 hay Level 6, nhưng anh ta vẫn có thể giao tiếp trực tiếp bằng tiếng Anh một cách thoải mái.

Tuy nhiên, khi anh ta chứng kiến cuộc trò chuyện giữa Trần Nguyên Quang và Levitt, anh ta hoàn toàn không hiểu được nội dung của họ. Những thuật ngữ chuyên môn được sử dụng quá nhiều, đến mức anh ta không thể hiểu được ý nghĩa của chúng.

Quách Vĩ tự hỏi: “Giờ đây, giới trẻ đã tiến bộ đến mức này rồi sao?”

“Nguyên Quang, bài luận của bạn chỉ còn thiếu một thứ duy nhất, đó là các thí nghiệm để kiểm chứng lý thuyết của bạn – sử dụng phương pháp mô phỏng của bạn để biến đổi DRH8 thành những peptide ngắn có khả năng kết hợp với nucleic acid.”

“Nếu có phần này, bài luận của bạn hoàn toàn có thể được công bố trên Nature; còn nếu không có, thì cũng vẫn có thể được đăng trên các tạp chí con,” Levit nói.

Trần Nguyên Quang trả lời: “Tôi đã nghĩ ra giải pháp rồi; sau này tôi sẽ xin trường hỗ trợ để hoàn thiện nó.”

Vì trước đây không có phòng thí nghiệm nào cho anh ta sử dụng, nên bài luận của Trần Nguyên Quang hoàn toàn dựa trên các phép mô phỏng tính toán, và chỉ thiếu phần kiểm chứng thông qua thí nghiệm.

Levit hỏi: “Bài luận này là bạn tự mình thực hiện hay cùng với người khác?”

Chỉ từ cuộc trao đổi vừa rồi, Levit đã nhận ra rằng Trần Nguyên Quang chắc chắn là người có đóng góp chính trong bài luận này, bởi vì anh ta đã trình bày rất rõ ràng về các ý tưởng và thiết kế liên quan.

Trần Nguyên Quang nói: “Tôi tự mình thực hiện.”

Levit đáp: “Vậy khi đăng trên Nature, nếu bạn không phiền, hãy để tôi là tác giả thứ hai; như vậy bài luận chắc chắn sẽ được công bố trên Nature.”