DeepMind, una empresa que pertenece a Alphabet (Google), ha puesto al servicio de la humanidad la tecnología más vanguardista de inteligencia artificial (IA). En concreto, su software AlphaFold, una herramienta de IA que predice la estructura de las proteínas. Además, tal y como nos cuentan en MIT Technology Review, esta IA ha sido utilizada para predecir la estructura del proteoma humano, es decir, de todas las proteínas que conforman el cuerpo humano (y el de otros 20 organismos más).
Los resultados han sido publicados en la revista ‘Nature’ y, el pasado 26 de julio, DeepMind dio la noticia junto con su entidad colaboradora, el Instituto Europeo de Bioinformática (EMBL-EBI). El código fuente de AlphaFold ha sido puesto a disposición del que lo requiera y podría suponer un avance de proporciones inabarcables para la ciencia en la lucha contra numerosas enfermedades.
DeepMind y AlphaFold cambian el curso de la ciencia
DeepMind lanzará la base de datos más precisa y completa de las estructuras 3D de casi todas las proteínas del cuerpo humano, lo que podría impulsar el descubrimiento de nuevos fármacos, entre otras posibilidades. La base de datos de estructuras de proteínas de AlphaFold, desarrollada con el sistema de inteligencia artificial AlphaFold 2 de DeepMind, puede mejorar nuestra comprensión acerca de cómo funcionan las proteínas.
En 2018 ya os contamos las primeras noticias que tuvimos de AlphaFold, y más recientemente hemos hablado de DeepMind y su software por las posibilidades que tiene la inteligencia artificial a la hora de impulsar la lucha contra las pandemias futuras.
Para hacernos una idea de la relevancia de lo conseguido por DeepMind, según El País, el biólogo estadounidense Cyrus Levinthal valoró en 1969 el tiempo que se tardaría en desentrañar todas las configuraciones posibles de una proteína: la respuesta sería más de 14.000 millones de años, es decir, más tiempo del transcurrido desde el origen del universo.
Las formas complejas de las proteínas y el modo en el que se pliegan era hasta ahora muy difícil de calcular. Y cómo se pliegan es precisamente lo que dicta casi todas las reacciones bioquímicas en el cuerpo. Conocer su forma ayudará a los investigadores a determinar cuáles son los efectos (y cómo son de efectivos) en el organismo la mayoría de fármacos.
El proceso de AlphaFold 2, el sistema actual de IA de DeepMind
Tras varias iteraciones, la versión que ha conseguido todos estos logros es AlphaFold 2. Con ella, DeepMind ha utilizado la tecnología de inteligencia artificial más puntera y el machine learning para que su software permita predecir las estructuras de las proteínas. El trabajo de esta IA ha sido diferente a las aproximaciones tradicionales: el objetivo de AlphaFold ha sido predecir la estructura, mediante el análisis y el aprendizaje.
En Europa Press nos cuentan que la versión actual (AlphaFold 2) de este algoritmo ha podido alcanzar una precisión de entre el 90% y el 95%, la definición que ofrece para este software es de “algoritmo bioinformático basado en redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés)”. Estos deep neural networks es un área de conocimiento de la inteligencia artificial que se encuentra dentro de la disciplina del Deep Learning (del que ya os hemos hablado en otras ocasiones).
En una comunicación oficial de DeepMind se incluye al detalle la profundidad de este anuncio así como explicaciones a sus resultados, complejos de entender para el público en general. Además, insistimos que los datos revelados en la base de datos de AlphaFold 2 serán puestos en común y disponibles al público.
Las hazañas de DeepMind en los últimos años
Hoy hemos hablado aquí de AlphaFold, uno de los algoritmos de DeepMind para el estudio del plegado (folding en inglés, de ahí su nombre) de proteínas. Sin embargo, a lo largo de los últimos años hemos encontrado otras variantes de esta tecnología de inteligencia artificial propiedad de Google que han sorprendido y, tal y como lo tiene AlphaFold, gozan de unas perspectivas de futuro muy halagüeñas:
- En 2017 hablamos de una inteligencia artificial que jugaba al ajedrez y estaba batiendo todos los récords hasta convertirse en el mejor jugador del mundo. Incluso un documental de Netflix contó la historia de DeepMind hasta la fecha.
- En 2018, esa IA saltó a los juegos de Atari primero y, después, a los juegos de ordenador, ganando a jugadores profesionales en el mítico videojuego StarCraft.
- Quizá con el aprendizaje de todas estas formas de entender la inteligencia artificial (aplicada a diferentes campos), Google puso a prueba el machine learning con Street Learn, una IA para guiarse por ciudades sin mapas.
- Más recientemente, os hablamos de cómo DeepMind está avanzando los sistemas predictivos de tráfico rodado.
Me parece novedoso lo que se ha logrado con este Algoritmo y soy de los que cree que cuando podamos poner en marcha la computación cuántica y trabajemos desde esa opción la IA los resultados serán exponencilamente superiores.