Por Manuel Filomeno<\/p>\n
La edici\u00f3n 2024 de los premios Nobel marca un punto de inflexi\u00f3n hist\u00f3rico, con cinco cient\u00edficos pioneros, asistidos por la inteligencia artificial, ganando los premios en F\u00edsica y Qu\u00edmica. Estos galardones representan, en cierto modo, la consagraci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda disruptiva como una herramienta fundamental en la investigaci\u00f3n y desarrollo de la ciencia.<\/span><\/p>\n Los cient\u00edficos Geoffrey Hinton, junto a\u00a0John Hopfield, ganaron el Nobel de F\u00edsica por su contribuci\u00f3n a que las m\u00e1quinas puedan aprender y Demis Hassabis, junto a\u00a0David Baker\u00a0y\u00a0John M. Jumper, obtuvieron el Nobel de Qu\u00edmica por el dise\u00f1o computacional de prote\u00ednas mediante el uso de la IA, se constituyen en un argumento definitivo del potencial de esta tecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\n Gracias a los progresos de la IA, los cient\u00edficos, hoy, son capaces de hacer avances que habr\u00edan sido casi imposibles hace un par de d\u00e9cadas, acelerando el ritmo de los descubrimientos cient\u00edficos.<\/span><\/p>\n \u201cHoy, la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n ya se puede hacer de una manera m\u00e1s autom\u00e1tica y en funci\u00f3n de las preferencias de tem\u00e1ticas espec\u00edficas. La IA te sugiere art\u00edculos e informaci\u00f3n bibliogr\u00e1fica cient\u00edfica validada para que vayas recibiendo y actualizando tu informaci\u00f3n bibliogr\u00e1fica\u201d, afirma Luc\u00eda Alvarado, miembro del cap\u00edtulo Bolivia de la Organizaci\u00f3n para las Mujeres en Ciencia para el Mundo en Desarrollo y coordinadora Nacional de Investigaci\u00f3n de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.<\/span><\/p>\n Seg\u00fan el nuevo informe\u00a0<\/span>Top 10 Emerging Technologies of 2024<\/span><\/i>\u00a0(Las 10 Tecnolog\u00edas Emergentes de 2024), del Foro Econ\u00f3mico Mundial (WEF, por sus siglas en ingl\u00e9s), la \u201cIA para el descubrimiento cient\u00edfico\u201d podr\u00eda influir significativamente en las sociedades y las econom\u00edas en un futuro pr\u00f3ximo, a medida que los investigadores utilicen el aprendizaje profundo, la IA generativa y otros modelos fundacionales para explorar la literatura cient\u00edfica, generar nuevas hip\u00f3tesis, utilizar el aprendizaje profundo para hacer descubrimientos y mucho m\u00e1s.<\/span><\/p>\n En el \u00e1rea de la salud y la biolog\u00eda, la inteligencia artificial permite optimizar el tiempo en el cual se realizan ciertas investigaciones por medio de algoritmos eficientes, dice por su parte Luc\u00eda Alvarado.<\/span><\/p>\n \u201cPor ejemplo, en mi \u00e1rea que es gen\u00f3mica, donde se tiene una cantidad incre\u00edble de datos, existen consorcios internacionales que est\u00e1n trabajando cada vez m\u00e1s para agregar informaci\u00f3n de m\u00e1s poblaciones. Estamos hablando de tener todo el genoma completo de poblaciones diversas. Eso nos va a permitir entender mejor los antecedentes gen\u00e9ticos de grupos poblacionales a fin de comprender mejor una enfermedad y otros fen\u00f3menos de la salud\u201d, explica.<\/span><\/p>\n En un mundo cada vez m\u00e1s digitalizado, estas herramientas son fundamentales para impulsar la excelencia en la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica y promover avances significativos en todas las \u00e1reas del conocimiento, explica la investigadora.<\/span><\/p>\n El aporte de los cient\u00edficos premiados<\/b><\/p>\n Geoffrey Hinton y\u00a0John Hopfield, ganaron el Nobel de F\u00edsica por su contribuci\u00f3n al aprendizaje autom\u00e1tico, la base de la IA.<\/span><\/p>\n \u201cLos dos ganadores del Premio Nobel de F\u00edsica de este a\u00f1o han utilizado herramientas de la f\u00edsica para desarrollar m\u00e9todos que son la base del poderoso aprendizaje autom\u00e1tico actual\u201d, destac\u00f3 el Comit\u00e9 del Nobel en un comunicado de prensa.\u00a0<\/span><\/p>\n Mientras que Demis Hassabis, junto a\u00a0David Baker\u00a0y\u00a0John M. Jumper, obtuvieron el Nobel de Qu\u00edmica, el tr\u00edo de cient\u00edficos utilizaron la inteligencia artificial para \u201cdescifrar el c\u00f3digo\u201d de casi todas las prote\u00ednas conocidas como las \u201cherramientas qu\u00edmicas de la vida\u201d.<\/span><\/p>\n El Comit\u00e9 Nobel elogi\u00f3 a Baker por completar \u201cla haza\u00f1a casi imposible de construir tipos de prote\u00ednas completamente nuevos\u201d, y a Hassabis y Jumper por desarrollar un modelo de IA para predecir las complejas estructuras de las prote\u00ednas, un problema que llevaba 50 a\u00f1os sin resolverse.<\/span><\/p>\n Hassabis y Jumper, investigadores de Google DeepMind, crearon un programa llamado AlphaFold. Esta plataforma de IA puede predecir c\u00f3mo se doblan y organizan las prote\u00ednas, que son esenciales para el funcionamiento de los seres vivos. Conocer la forma de las prote\u00ednas ayuda a entender c\u00f3mo funcionan y puede facilitar el desarrollo de nuevos tratamientos para enfermedades.<\/span><\/p>\n \u201cEl potencial de sus descubrimientos es enorme\u201d, declar\u00f3 el Comit\u00e9 al anunciar el premio este mi\u00e9rcoles en Suecia. El premio, considerado la cumbre de los logros cient\u00edficos, est\u00e1 dotado con 11 millones de coronas suecas ($us 1 mill\u00f3n).<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Por Manuel Filomeno La edici\u00f3n 2024 de los premios Nobel marca un punto de inflexi\u00f3n hist\u00f3rico, con cinco cient\u00edficos pioneros, asistidos por la inteligencia artificial, ganando los premios en F\u00edsica y Qu\u00edmica. 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