DeepMind, probablemente la empresa más avanzada en materia de inteligencia artificial, resolvió en 4 años un problema legendario de la biología: cómo predecir el plegamiento de proteínas. En este episodio, Laura y Santiago se desdoblan de mil formas para tratar de entender por qué el tema de las proteínas fue el reto prioritario para DeepMind (que es de Google) y qué significa este avance para nuestro futuro como especie.
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Notas del episodio:
La noticia: «AlphaFold 2: un logro impresionante que marca un antes y un después en el estudio de las proteínas».
AlphaFold.
Nos gustó este video que explica, en términos generales, cómo funciona AlphaFold: «¡La Revolución de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL en BIOMEDICINA!».
«‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures».
El Protein Structure Prediction Center organiza la competencia CASP, y lo financia principalmente el gobierno de Estados Unidos.
CASP utiliza la metodología «Global distance test» para determinar quién gana la competencia.
Acá el comunicado de prensa de CASP14, la competencia que ganó DeepMind en noviembre del 2020.
Más sobre las funciones que cumplen las proteínas.
Uno de los libros que inspiró a Santiago fue «El gen egoísta», de Richard Dawkins.
También está este libro de Dawkins hablando sobre la evolución, «El relojero ciego».
«Síntesis de proteínas», sobre la relación entre el ADN y las proteínas.
Este video explica la importancia de la forma de las proteínas: «¡INTELIGENCIA ARTIFICIAL predice el PLEGAMIENTO de PROTEÍNAS!».
Sobre cómo la fiebre puede afectar la forma de las proteínas.
Así comunica DeepMind los proyectos en los que trabaja.
Para entender mejor el SARS-CoV-2, este artículo muestra en detalle la forma de su proteína.
En el episodio «Inteligencia Artificial y AlphaGo» hablamos por primera vez sobre DeepMind.
«Superintelligence».
Elon Musk asustado de Google y su inteligencia artificial.
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