约翰·江珀 | |
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 江珀發表2024年諾貝爾獎演講 | |
| 出生 | John Michael Jumper 1985年（40—41歲）  美国阿肯色州小岩城[2] |
| 母校 | |
| 知名于 | AlphaFold |
| 奖项 | 自然科學十人（2021） BBVA基金会知识前沿奖（英语：BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award）（2022） 威利奖（2022） 生命科学突破奖（2023） 盖尔德纳国际奖（2023） 拉斯克基礎醫學研究獎（2023） 诺贝尔化学奖（2024） |
| 科学生涯 | |
| 研究领域 | 人工智能 机器学习 |
| 机构 | Google Google DeepMind |
| 论文 | New methods using rigorous machine learning for coarse-grained protein folding and dynamics（2017） |
| 博士導師 | 托宾·R·索斯尼克（Tobin R. Sosnick）[1] 凯尔·弗里德（英语：Karl Freed）[1] |
约翰·迈克尔·江珀（英語：John Michael Jumper，1985年—），美国人，Google DeepMind技术公司高级研究科学家[4][5][6]。2024年，江珀和杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)因预测蛋白质折叠获得诺贝尔化学奖[7][8]。
他目前擔任Google DeepMind的主管。 江珀所在团队开发出人工智能模型AlphaFold，通过蛋白质的氨基酸序列预测他们的结构，精准度较高[9]。该团队计划公开1亿种蛋白质结构[10]。
科學期刊《自然》在其2021年年度「自然科學十人」榜單中，將江珀列為科學界十大「重要人物」之一。[9][11]
江珀于2017年获得芝加哥大学哲學博士，其博士论文研究使用机器学习模拟蛋白质折叠及动力学，导师为托宾·R·索斯尼克（Tobin R. Sosnick）和卡尔·弗里德（英语：Karl Freed）[1]。江珀也获得剑桥大学理论凝聚态物理哲學碩士，在剑桥大学圣埃德蒙学院就读期间获得馬歇爾獎學金[12][13]。此外他也是范德堡大学物理学与数学理學學士[3]。
江珀主要研究蛋白质结构预测算法[4]。在Google DeepMind工作期间，他与同事们研究了预测蛋白质结构的深度学习算法AlphaFold[14]。
AlphaFold[15][16] 是一種深度學習演算法，由江珀及其團隊在DeepMind（Google母公司Alphabet Inc.收購的研究實驗室）開發。它是一個用於預測蛋白質結構的人工智慧程式。[17]
. .PMID 34265844.doi:10.1038/S41586-021-03819-2.Wikidata Q107555821（英语）. 
