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Un modelo del mundo para proteínas ya está aquí
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Demis Hassabis nos dijo que la IA podría reducir el descubrimiento de fármacos de años a meses... y el sector ya está dando señales de ello.
Hoy, Biohub, la organización sin ánimo de lucro respaldada por la Iniciativa Chan Zuckerberg de Mark Zuckerberg y Priscilla Chan, ha presentado un "modelo del mundo de biología proteica", sentando una base abierta muy necesaria para herramientas moleculares capaces de prevenir o curar enfermedades.
El nuevo 'modelo del mundo de biología proteica' de Biohub
La Fundación OpenAI destina 250 millones de dólares a impulsar la disrupción de la IA
Una IA que no deja de aprender en el trabajo
El Biohub de Mark Zuckerberg y Priscilla Chan acaba de publicar los nuevos Modelos de Escala Evolutiva, creando un sistema capaz de mapear, predecir y diseñar proteínas, con resultados prometedores frente a dianas relacionadas con el cáncer y enfermedades inmunitarias.
Los detalles:
El protagonista es ESMFold2, un modelo construido sobre un modelo de lenguaje proteico (ESMC) entrenado con 2.800 millones de secuencias para predecir la estructura de proteínas y diseñar nuevas.
ESMFold2 afirma alcanzar el estado del arte en predicción de estructuras, tanto en interacciones proteína-proteína como en la predicción anticuerpo-antígeno, superando a AlphaFold.
Ya está empezando a dar resultados en el laboratorio, diseñando moléculas de unión contra cinco dianas oncológicas e inmunitarias con tasas de éxito de entre el 36 y el 88%.
Su componente final, ESM Atlas, ofrece un mapa de 6.800 millones de secuencias proteicas y 1.100 millones de estructuras predichas, revelando conexiones evolutivas hasta ahora desconocidas.
Por qué es relevante:
Con una Iniciativa de Biología Virtual dotada con 500 millones de dólares y un conjunto de herramientas de código abierto en la vanguardia tecnológica para acelerar el descubrimiento de proteínas, Biohub pone la infraestructura del desarrollo de fármacos en manos de investigadores de todo el mundo. Entre esto y el trabajo de Isomorphic Labs, nos acercamos poco a poco a la visión de Hassabis de una IA capaz de acabar con todas las enfermedades.
La Fundación OpenAI, el brazo sin ánimo de lucro que posee el 26% del negocio con fines lucrativos de OpenAI, ha comprometido una inversión inicial de 250 millones de dólares para financiar becas, asociaciones y proyectos directos que ayuden a trabajadores, comunidades y economías a adaptarse a la disrupción provocada por la IA.
Los detalles:
Los fondos impulsarán iniciativas para entender el impacto económico de la IA, apoyar a los trabajadores que se enfrentan a disrupciones a corto plazo y construir una seguridad económica duradera.
En cuanto al impacto económico, la Fundación tiene en el punto de mira sistemas que rastreen cómo fluye el valor generado por la IA, centrándose en lo que las personas pueden hacer y a lo que pueden acceder, y no solo en lo que ganan.
Respaldará programas de reciclaje profesional y transición laboral, con el objetivo de garantizar que los trabajadores tengan autonomía sobre el uso de la IA y que el trabajo siga aportando sentido, propósito y satisfacción.
Para la seguridad a largo plazo, la Fundación está explorando medidas como el traslado de la carga fiscal del trabajo al capital, la creación de fondos soberanos y el establecimiento de participaciones estables para la ciudadanía en el valor generado por la IA.
Por qué es relevante:
OpenAI afirma que tiene previsto anunciar las primeras iniciativas a finales de este año, pero con los despidos ya extendiéndose por distintos sectores y la inquietud entre los trabajadores en aumento, muchos sostienen que es necesario actuar cuanto antes para preparar al mundo para la era de la IA.
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Trajectory, una nueva startup fundada por ex investigadores de DeepMind y Apple, acaba de lanzarse con 15 millones de dólares para construir la plataforma del aprendizaje continuo, es decir, una IA que se vuelve más inteligente a partir de la experiencia en el mundo real en lugar de quedarse congelada tras el entrenamiento.
Los detalles:
Trajectory captura correcciones, reintentos y ediciones de los usuarios presentes en los datos de producto y las utiliza para entrenar modelos de forma continua que mejoran con el tiempo.
El equipo proviene de DeepMind, OpenAI, Apple, Meta SuperIntelligence Lab y Scale AI, y la ronda semilla de 15 millones ha sido liderada por Conviction y Bessemer.
Entre sus primeros clientes se encuentran Clay, Harvey, Decagon y Rogo, y la empresa afirma que sus modelos post-entrenados superan a la IA de frontera en tareas específicas clave.
Por el momento, los modelos se re-entrenan cada semana, aunque la startup asegura estar trabajando para reducir ese intervalo hasta actualizaciones cada hora o incluso tras cada interacción.
Por qué es relevante:
Un modelo que aprende de forma continua a partir de sus errores y las correcciones de los usuarios, combinando su producción original con el feedback recibido, es el sueño de cualquier empresa. Si Trajectory lo consigue, las compañías dispondrán de herramientas basadas en IA que mejoran su calidad de forma casi instantánea tras cada corrección, de manera muy similar a como aprendemos los humanos.