Estas máquinas empezaron a reemplazar a los científicos: qué hacen y qué tiene que ver Google con todo esto

Actualidad 02 de agosto de 2022
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Una de las principales inversiones de Alphabet -empresa que nuclea a los productos de Google- está puesta en el desarrollo de software de Inteligencia Artificial (IA) por medio de la compañía DeepMind.

Y en las últimas horas se informó que esta empresa, por medio de su sistema AlphaFold, logró un hito en el campo de la IA: crear un mecanismo que pueda predecir correctamente la estructura de las proteínas que existen en el mundo.

Mientras que para una persona normal esto no sirve de mucho, la realidad es que el impacto que tiene a nivel científico la creación de este software puede llegar a ser paradigmático. A continuación explicamos por qué es esto. 

QUÉ LOGRÓ LA IA DE GOOGLE
Según informaron desde la empresa, la IA AlphaFold logró predecir con éxito la estructura de 200 millones de proteínas, lo que representa a prácticamente todas las conocidas por la ciencia actualmente. 

Los datos, que están disponibles para cualquier persona de forma gratuita, son fundamentales para poder comprender la biología de todos los seres vivos del planeta y se espera que empujen el desarrollo de nuevos medicamentos.

Formadas por cadenas de aminoácidos, las proteínas son los componentes básicos de la vida. Las mismas se pliegan en formas complejas con una estructura 3D que determina en gran medida su función. 

Conocer cómo se pliega una proteína permite empezar a comprender cómo funciona y se comporta, lo que ha supuesto uno de los grandes desafíos de la biología desde hace más de cincuenta años.

CÓMO FUNCIONA ALPHAFOLD
La IA AlphaFold funciona por medio del sistema de aprendizaje profundo que aplica la empresa DeepMind en todos sus sistemas en desarrollo. Este se centra en  identificar partes de un problema mayor y luego las junta para obtener la solución general.

El programa se inició en 2016 y actualmente se desarrolla como uno de los principales proyectos de la empresa, mientras que es visto como el más importante en materia de predicción de estructuras de las proteínas.

A pesar de su avanzada tecnología, la realidad es que por el momento sigue fallando en un tercio de las predicciones que realiza, pero cuenta con una gran aprobación de la comunidad científica.

Nota: cronista.com

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