Casi no hay nada tan importante como las proteínas. Sin ellos, la vida tal como la conocemos no sería posible. Las proteínas realizan innumerables funciones biológicas. Predecir el plegamiento de proteínas ha sido durante mucho tiempo uno de los mayores desafíos de la biología. El mal plegamiento y el plegamiento incorrecto de las proteínas pueden provocar directamente enfermedades graves, como cáncer, enfermedad de Alzheimer y muchos trastornos hereditarios. Se espera que una vez que los científicos finalmente comprendan cómo funciona el plegamiento de proteínas, sean posibles nuevos tratamientos.
Las proteínas se pliegan como un reloj
Pero la biología ha luchado con este problema durante décadas. Durante mucho tiempo, los investigadores tuvieron que examinar minuciosamente las proteínas “a mano”. En los últimos 60 años se han estudiado unas 170.000 proteínas. En total existen más de 200 millones de proteínas. Pero luego llegó el punto de inflexión: Google publicó el algoritmo de aprendizaje profundo AlphaFold. Esto utilizó datos de 170.000 proteínas examinadas como datos de entrenamiento y fue capaz de predecir estructuras de proteínas con un nivel de precisión previamente inalcanzable y en una fracción del tiempo.
La inteligencia artificial analiza los sonidos de los pájaros
AlphaFold fue quizás la primera vez que brilló el potencial de la inteligencia artificial en la ciencia. Los presentadores Gregor Schmalzried y Fritz Espenlaub revolucionan la ciencia con la inteligencia artificial En el episodio actual Explicado por “The AI Podcast”. Esta tecnología se utiliza, por ejemplo, para utilizar los cantos de los pájaros para investigar cómo se forman las comunidades de especies en las selvas tropicales. Esto a su vez proporciona información sobre el estado de la biodiversidad después de la reforestación. La plataforma ScienceOS apoya a los investigadores desde la generación de hipótesis hasta su publicación.
Los investigadores dejaron que la inteligencia artificial les ayudara
Pero al mismo tiempo, existe la preocupación de que la avalancha de trabajos de investigación generados por la inteligencia artificial abrume a la comunidad científica. Recientemente, un hombre que solicitó una maestría en la Universidad Técnica de Munich fue rechazado debido a que utilizó ChatGPT en su ensayo de solicitud. Y estudiar, que analizó artículos científicos, descubrió que algunas palabras que a la IA en particular le gusta usar han aumentado significativamente en el último año. Conclusión: Los investigadores permiten cada vez más que la IA les ayude en su trabajo. Pero no todo el mundo piensa que esto sea algo malo. “¿Qué tiene de malo que los investigadores reciban ayuda de la IA? Al final, todo se reduce a una cosa: la investigación es buena”, dijo el experto en aprendizaje electrónico Michael Feldstein en LinkedIn.
🎧¿Cómo cambia nuestras vidas la inteligencia artificial? ¿Qué programas de IA son realmente importantes en mi vida diaria? Gregor Schmalzried, Marie Kilg y Fritz Espenlaub debaten cada semana las respuestas a estas y otras preguntas Pódcast de inteligencia artificial – Podcast sobre la revolución de la IA de BR24 y SWR.
Tema del podcast de IA del 5 de mayo de 2024: “¿Cómo está avanzando la IA en la investigación?”
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