Google DeepMind está en la vanguardia de la inteligencia artificial con el lanzamiento de AlphaFold 3, una versión mejorada de su modelo que va más allá de predecir la estructura de proteínas para abordar «todas las moléculas de la vida». Este avance promete transformar la investigación en campos tan diversos como la medicina, la agricultura, la ciencia de materiales y el desarrollo de medicamentos.
AlphaFold 3 no solo puede predecir la estructura de proteínas, sino que también modela con precisión el ADN, ARN y moléculas más pequeñas conocidas como ligandos. Esta capacidad ampliada del modelo allana el camino para avances significativos en la ciencia y la medicina.
Con una mejora del 50% en la precisión de la predicción con respecto a versiones anteriores, AlphaFold 3 marca otro hito en la integración de la inteligencia artificial en la comprensión y modelado de la biología. Según Demis Hassabis, CEO de DeepMind, «AlphaFold 3 es un paso crucial en el uso de la IA para desentrañar los misterios de la biología».
AlphaFold 3 cuenta con una amplia biblioteca de estructuras moleculares y utiliza un método de difusión para generar modelos 3D precisos de nuevas estructuras. Esta tecnología ya ha demostrado su valía en proyectos internos de Isomorphic Labs, una empresa de descubrimiento de medicamentos, donde ha mejorado la comprensión de nuevos objetivos de enfermedades.
Además, DeepMind está democratizando el acceso a esta tecnología al ofrecer la plataforma de investigación AlphaFold Server de forma gratuita para algunos investigadores. Este servidor permite a los científicos generar predicciones de estructuras biomoleculares sin la necesidad de una gran capacidad informática.
Sin embargo, Google reconoce la importancia de un despliegue responsable de esta tecnología. Trabajando en colaboración con la comunidad científica y líderes políticos, la empresa aborda los posibles riesgos, incluida la preocupación por el uso malintencionado de modelos de IA en bioseguridad.
En resumen, AlphaFold 3 representa un paso revolucionario hacia adelante en la capacidad de la inteligencia artificial para comprender y modelar la biología, con el potencial de impulsar descubrimientos significativos y mejorar la vida en todo el mundo.
