{"id":195425,"date":"2024-10-10T12:18:10","date_gmt":"2024-10-10T12:18:10","guid":{"rendered":"https:\/\/radiofenix.com.ar\/2023\/los-cientificos-que-mejor-conocen-a-las-proteinas-obtienen-el-nobel-de-quimica\/"},"modified":"2024-10-10T12:18:10","modified_gmt":"2024-10-10T12:18:10","slug":"los-cientificos-que-mejor-conocen-a-las-proteinas-obtienen-el-nobel-de-quimica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radiofenix.com.ar\/2023\/los-cientificos-que-mejor-conocen-a-las-proteinas-obtienen-el-nobel-de-quimica\/","title":{"rendered":"Los cient\u00edficos que mejor conocen a las prote\u00ednas obtienen el Nobel de Qu\u00edmica"},"content":{"rendered":"
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La Inteligencia Artificial est\u00e1 cada vez m\u00e1s presente en la vida cotidiana y la Real Academia de Ciencias de Suecia tom\u00f3 nota de su lugar en la agenda. Al Nobel de F\u00edsica entregado el martes a los \u201cpadrinos de la IA\u201d, ahora se suma el del Qu\u00edmica, cuya distinci\u00f3n se enmarca en el mismo rubro. En esta ocasi\u00f3n fueron galardonados David Baker (Washington, 1962), Demis Hassabis (Londres, 1976) y John Jumper (Arkansas, 1985) por sus aportes ligados al dise\u00f1o de prote\u00ednas y a su caracterizaci\u00f3n a partir de herramientas provenientes de la computaci\u00f3n.<\/b> Los tres se repartir\u00e1n el premio que todos los a\u00f1os se entrega a las personalidades m\u00e1s destacadas de la ciencia y de la cultura internacional: un diploma y 11 millones de coronas suecas, es decir, un mill\u00f3n de d\u00f3lares. <\/p>\n

Como el premio puede fraccionarse, por un lado fue reconocido Baker a partir de sus trabajos en \u201cel dise\u00f1o de prote\u00ednas con computaci\u00f3n\u201d. Por otra parte, se distinguieron los esfuerzos conjuntos de Hassabis y Jumper por \u201cla predicci\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas mediante el uso de inteligencia artificial\u201d. En concreto: conocer el aspecto de estas mol\u00e9culas de amino\u00e1cidos es vital para identificar sus potencialidades. A partir de sus desarrollos vinculados al dise\u00f1o y la aplicaci\u00f3n de sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico, se vuelve posible la elaboraci\u00f3n de vacunas y de f\u00e1rmacos a escala nanom\u00e9trica dirigidos a la regi\u00f3n del organismo deseada. <\/b><\/p>\n

Tanto Hassabis como Jumper destacan como cerebros estrella en la firma Google Deepmind. A partir de sus aportes vinculados al sistema bautizado AlphaFold2 y presentado en 2020 han determinado las caracter\u00edsticas tridimensionales de casi todas las prote\u00ednas existentes. De hecho, gracias a la IA y su proceso de lectura automatizada fue posible este avance que la ciencia ten\u00eda pendiente desde hac\u00eda cinco d\u00e9cadas. En di\u00e1logo con P\u00e1gina\/12, Emmanuel Iarussi<\/b>, investigador del Conicet en el Laboratorio de IA de la Universidad Torcuato Di Tella, ampl\u00eda: \u201cHassabis y Jumper crearon AlphaFold2, el modelo de IA que predice estructuras de las prote\u00ednas a partir de las secuencias de amino\u00e1cidos. En sus or\u00edgenes, el esquema no estaba pensado para el estudio de este tipo de secuencias, sino m\u00e1s bien, para secuencias de lenguaje natural o texto<\/b>\u201d.<\/p>\n

Baker se ha destacado a lo largo de su trayectoria en la creaci\u00f3n de prote\u00ednas completamente nuevas, a partir del programa RoseTTAFold. Iarussi comparte detalles sobre los aportes de este investigador. \u201cReutiliz\u00f3 modelos de IA que originalmente fueron pensados para generar im\u00e1genes o estructuras tridimensionales, pero en un dominio muy diferente, como es la predicci\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas; u<\/b>n uso que los desarrolladores iniciales de la tecnolog\u00eda, probablemente, jam\u00e1s hayan pensado\u201d. Y remata: \u201cBaker estuvo en una de las conferencias de computaci\u00f3n m\u00e1s grandes del mundo este a\u00f1o y explic\u00f3 claramente que \u00e9l est\u00e1 usando modelos que los inform\u00e1ticos confeccionan con otros prop\u00f3sitos\u201d.<\/p>\n

La IA como estrella<\/h2>\n

No solo la IA estuvo presente en el Nobel de Qu\u00edmica, ya que el de F\u00edsica, entregado el martes a John Hopfield y Geoffrey Hinton, reconoci\u00f3 a los \u201cpadrinos de la Inteligencia Artificial\u201d. De hecho, fueron quienes colocaron las bases para el desarrollo del aprendizaje autom\u00e1tico de las m\u00e1quinas y de las redes neuronales artificiales<\/b>. Es decir, son los principales responsables del machine learning, a quienes la humanidad debe agradecerles y, quiz\u00e1s, al mismo tiempo, reprocharles, por sus potencialidades desbocadas y fuera de control. <\/p>\n

Los aportes de Hopfield y Hinton van en l\u00ednea con dise\u00f1os pioneros en memorias asociativas, \u00fatiles para reconstruir patrones a partir de an\u00e1lisis exhaustivo de datos; y tambi\u00e9n las primeras muestras de sistemas que habilitan \u2013en la d\u00e9cada de los \u00b480\u2013 la identificaci\u00f3n de elementos espec\u00edficos en im\u00e1genes. <\/p>\n

\u201cEllos son pioneros porque crearon las primeras redes de neuronas artificiales. La idea de conexi\u00f3n, los nodos que poseen una cantidad de par\u00e1metros, que esos par\u00e1metros se aprenden o entrenen a partir de datos; son todas caracter\u00edsticas de sus modelos originales que hoy est\u00e1n presentes en los sistemas actuales<\/b>. Son conceptos primigenios de la IA basados en las redes neuronales artificiales, que cruzan la bioinform\u00e1tica, la computaci\u00f3n y la f\u00edsica\u201d, dijo\u00a0Emmanuel Iarussi a P\u00e1gina\/12<\/b>.<\/p>\n

Sabor a computaci\u00f3n<\/h2>\n

Desde la perspectiva de\u00a0Emmanuel Iarussi,<\/b>\u00a0a diferencia de entregas previas, esta edici\u00f3n est\u00e1 enfocada en reconocer lugares de confluencia entre distintas \u00e1reas de conocimiento: \u201cLos Nobel se suelen entregar a personas que trabajan de manera mucho m\u00e1s pura en sus campos de incumbencia, es decir, en disciplinas claramente definidas. En este caso, se trata de cient\u00edficos que se formaron mucho m\u00e1s en la interdisciplina, en las intersecciones de la computaci\u00f3n y la qu\u00edmica. Es un reconocimiento que deja en claro que est\u00e1 bueno sacar informaci\u00f3n valiosa de otras \u00e1reas de la ciencia para resolver los problemas de tu \u00e1rea<\/b>\u201d.<\/p>\n

Esa interdisciplina que destaca Iarussi tambi\u00e9n puede interpretarse de otra manera. Lo que est\u00e1 ocurriendo es que una sola disciplina, la inform\u00e1tica, est\u00e1 adquiriendo cada vez m\u00e1s transversalidad y mayor presencia en todos los eslabones vinculados a la producci\u00f3n del conocimiento. \u201cUna de las cosas que a m\u00ed me gusta de que estos premios Nobel tengan este sabor computacional, es que es un recordatorio de que la inform\u00e1tica y la computaci\u00f3n lo permean todo. Ojal\u00e1 que nos ayude a vislumbrar la necesidad de incorporarlas a nuestros sistemas educativos<\/b>\u201d, dice Fernando Schapachnik<\/b>, director ejecutivo de la Fundaci\u00f3n Manuel Sadosky.<\/p>\n

El Nobel, que siempre suele llegar una vez que las contribuciones de los cient\u00edficos ya est\u00e1n consolidadas por el paso del tiempo, escoge reconocer avances vinculados a la Inteligencia Artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico que prometen revolucionar todos los campos de la vida econ\u00f3mica y social. Habr\u00e1 que observar de cerca, como siempre, cu\u00e1les son los alcances finales de los avances compartidos por este conjunto de investigadores. <\/p>\n

La entrega de los reconocimientos cient\u00edficos se cerr\u00f3 este mi\u00e9rcoles. El jueves completar\u00e1 el calendario el de Literatura y el viernes llegar\u00e1 el turno del de la Paz.<\/p>\n

[email\u00a0protected]<\/span><\/a><\/p>\n<\/div>\n

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