딥마인드에서 단백질 구조 예측 인공지능 알파폴드2(AlphaFold2)의 개발을 주도한 미국의 컴퓨터과학자이자 화학자. 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 입체 구조를 높은 정확도로 예측하는 문제를 기계학습으로 풀어, 생물분자과학의 오랜 난제였던 단백질 접힘(protein folding) 예측의 정밀도를 실험 수준에 근접시킴. 1985년 미국 아칸소주 리틀록 출생으로, 2024년 노벨 화학상 수상 당시 70여 년 만의 최연소 화학상 수상자. 밴더빌트대학교에서 수학·물리학을 전공하고 케임브리지대학교에서 이론 응집물질물리학 석사 과정을 거친 뒤, D. E. Shaw 리서치에서 단백질의 컴퓨터 시뮬레이션을 연구하며 분자동역학 분야의 경험을 쌓음. 시카고대학교에서 거친-결정립(coarse-grained) 단백질 접힘·동역학에 기계학습을 적용한 연구로 이론화학 박사학위를 받은 직후 딥마인드에 합류해 알파폴드2 연구를 이끎. 신경망 기반 모델에 생물학·물리학 지식을 결합해 평균 90% 수준의 예측 정확도를 달성. 알파폴드2가 도입 18개월 만에 알려진 2억여 개 단백질의 구조를 예측하며 구조생물학·신약 개발·단백질 공학의 필수 도구로 자리 잡음. 그 공로로 2023년 브레이크스루상·래스커상·캐나다 게어드너 국제상을, 2024년에는 데미스 허사비스·데이비드 베이커와 함께 노벨 화학상을 수상. 인공지능을 과학적 발견의 도구로 끌어올린 대표적 연구자로 평가.