Mucho de lo que a veces se promociona como la gran revolución de las IA es todavía, en el mejor de los casos, una promesa. Pero en algunos campos estas herramientas ya han demostrado su impacto. Para la ciencia sin dudas hay un antes y un después. Porque procesar datos a grandes velocidades y establecer patrones es clave para descubrir y comprobar como funciona la naturaleza. El premio nobel de química ha sido compartido por 3 investigadores que trabajan con proteínas y modelos de inteligencia artificial.
Pliego de proteínas
Dos de los científicos son parte de la plantilla de Google Deep Mind. El primero de ellos es Demis Hasabis, actual CEO de la división y fundador de Deep Mind. El segundo es John Jumper, uno los investigadores líderes del laboratorio. El trabajo por el que obtuvieron la distinción fue la predicción del desarrollo de las estructuras de proteínas a partir de las secuencias de aminoácidos. El problema, que estuvo a la espera por más de 50 años, fue resuelto a través de un modelo de IA. Hasta ahora Hasabis y Jumper han logrado predecir la estructura de más de 200 millones de proteínas.
AlphaFold ha demostrado ya ser un recurso importantísimo para entender como funcionan las enfermedades y producir drogas que las combatan. Incluso se ha especulado que esta tecnología podría ser clave para que alguna futura pandemia tenga un plazo muy reducido de tiempo antes de ser controlada a través de vacunas y tratamientos paliativos. También se lo ha utilizado para investigar la resistencia a los antibioticos y la creación de encimas que descomponen el plástico.
Nuevas proteínas
El tercer investigador premiado es David Baker. Este profesor de la Universidad de Washington logró crear nuevas proteínas. Para lograr esto utilizó métodos computarizados de su propia creación.
El nobel de física también
Como hemos señalado en otro artículo el premio Nobel en física también ha estado vinculado a la tecnología de inteligencia artificial. Y en mayor medida dado que se han destacado los aportes al desarrollo de las redes neuronales.
Premio Nobel de física lamenta su aporte al desarrollo de las IA
Algunos críticos han visto este premio también como un signo de estancamiento dentro de la física en sí. Aunque los aportes se basan en elementos teóricos de dicho campo.
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