Un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google ha resuelto buena parte de uno de los problemas más importantes de la biología. Las redes neuronales desarrolladas por la empresa Deepmind, han demostrado en una competición internacional que su capacidad de cálculo y predicción son muy superiores a la de cualquier humano e incluso a la de cualquier otro sistema de inteligencia artificial creado por humanos.
Desde hace 50 años uno de los retos más importantes de la Biología ha sido precisamente averiguar cómo se pliegan las proteínas, lo que tiene infinitas aplicaciones en la investigación básica, en procesos industriales y en el campo del desarrollo de fármacos: por ejemplo, conocer cómo se pliega la proteína S del coronavirus es crucial para diseñar vacunas u otros medicamentos.
Deepmind había ya ganado a los humanos en ajedrez y el complicadísimo Go, por ejemplo, pero este siempre ha sido su problema prioritario a resolver.
Desde hace 50 años uno de los retos más importantes de la Biología ha sido precisamente averiguar cómo se pliegan las proteínas, lo que tiene infinitas aplicaciones en la investigación básica, en procesos industriales y en el campo del desarrollo de fármacos: por ejemplo, conocer cómo se pliega la proteína S del coronavirus es crucial para diseñar vacunas u otros medicamentos.
Deepmind había ya ganado a los humanos en ajedrez y el complicadísimo Go, por ejemplo, pero este siempre ha sido su problema prioritario a resolver.
Uno de los mayores hitos científicos de esta pandemia ha sido conocer la estructura de la proteína del nuevo coronavirus que encaja exactamente en otra proteína de las células humanas para adueñarse de ellas. Las proteínas mal construidas, mal plegadas sobre sí mismas, son la causa de enfermedades tan terribles como el alzhéimer, el parkinson y muchas otras.
Es un resultado nunca alcanzado antes por ningún equipo humano ni por
ninguna otra inteligencia artificial.
La inteligencia artificial de Google ha arrasado. Su sistema, Alphafold, ha predicho correctamente la estructura de dos tercios de todas las proteínas con una resolución equivalente a la de los métodos convencionales basados en cristalografía y microscopía, que requieren máquinas de unos ocho millones de euros y en ocasiones años o décadas de trabajo.
Es un resultado nunca alcanzado antes por ningún equipo humano ni por ninguna otra inteligencia artificial. El margen de error de las predicciones de Google es equivalente al diámetro de un solo átomo, explica Deepmind, que ya ganó la anterior edición en 2018.
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