Boletín Semanal Best-IA #80

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• COLAB: https://colab.research.google.com/drive/1InjHZjZv0sppow4AsGRUR2dnM5O_xYBz

Noticias

Google AI Co-Scientist Revoluciona la Investigación Científica

• La inteligencia artificial está transformando la forma en que se realiza la ciencia. Google Research ha desarrollado el AI Co-Scientist, un sistema multiagente basado en Gemini 2.0, diseñado para colaborar con científicos en la generación de hipótesis innovadoras y acelerar el descubrimiento en biomedicina y otras áreas de investigación.

• Tres puntos clave del AI Co-Scientist:

  • 🔬 Generación de hipótesis científicas avanzadas.
    El sistema utiliza agentes especializados para formular, evaluar y mejorar hipótesis de manera iterativa. Emplea herramientas como búsqueda web y modelos especializados para generar investigaciones originales basadas en la literatura existente y en objetivos específicos de cada proyecto.

  • ⚡ Escalabilidad y mejora continua.
    AI Co-Scientist se basa en un proceso evolutivo que permite mejorar sus propuestas con el tiempo. A través de torneos de evaluación y auto-crítica, el sistema afina sus resultados, validando su calidad con métricas como Elo auto-evaluation, lo que ha demostrado correlación con mayor precisión y novedad en las respuestas.

  • 🧪 Validación en experimentos de laboratorio.
    El sistema ha sido probado en el mundo real en tres aplicaciones biomédicas:

    • Reutilización de fármacos para leucemia mieloide aguda, con candidatos validados en ensayos celulares.

    • Descubrimiento de nuevos objetivos terapéuticos para fibrosis hepática, identificando blancos epigenéticos prometedores.

    • Explicación de mecanismos de resistencia antimicrobiana, logrando hipótesis que coincidieron con hallazgos previos aún no publicados.

• El AI Co-Scientist representa un cambio de paradigma en la investigación científica, permitiendo acelerar el proceso de descubrimiento mediante la automatización de la generación y validación de hipótesis. Su capacidad para abordar problemas complejos de forma interdisciplinaria lo convierte en una nueva herramienta para enfrentar los grandes desafíos científicos y médicos. Google ya ha lanzado un programa de Trusted Tester para que más organizaciones puedan explorar su potencial.

• LINK: https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/

Majorana 1: El Chip Cuántico de Microsoft que Redefine el Futuro

• Microsoft ha presentado Majorana 1, el primer chip cuántico basado en una arquitectura de núcleo topológico, un avance que podría hacer que los computadores cuánticos sean viables en años, no décadas. Este salto es posible gracias a un nuevo material, el topoconductor, capaz de manipular partículas de Majorana para producir qubits más estables y escalables.

• Tres claves del avance de Microsoft:

  • 🌀 Qubits más fiables y escalables
    Los qubits actuales son altamente inestables, pero el uso de partículas de Majorana dentro del chip Majorana 1 los hace más resistentes a errores. Gracias a esto, Microsoft ha logrado integrar ocho qubits en un chip, con un diseño que puede escalar hasta un millón de qubits en un solo procesador.

  • ⚙️ Un diseño digital para la computación cuántica
    A diferencia de otros sistemas cuánticos que requieren ajustes analógicos delicados, Majorana 1 usa un método de control digital, similar a encender y apagar un interruptor de luz. Esto simplifica enormemente la implementación y permite operar a escala industrial sin necesidad de un equipo del tamaño de un estadio.

  • 🚀 Aplicaciones revolucionarias en ciencia e industria
    Un computador cuántico de un millón de qubits podría resolver problemas imposibles para los sistemas actuales, como:

    • Materiales autoreparables para puentes, aviones y dispositivos electrónicos.

    • Catalizadores para descomponer microplásticos y reducir la contaminación.

    • Diseño optimizado de nuevos fármacos y enzimas para la agricultura y la medicina.

• Este desarrollo marca un punto de inflexión en la computación cuántica. Mientras la mayoría de las empresas siguen luchando con qubits frágiles, Microsoft ha logrado un enfoque más estable y escalable. Si su plan funciona, podríamos ver aplicaciones comerciales de la computación cuántica mucho antes de lo esperado.

• LINK: https://news.microsoft.com/source/features/ai/microsofts-majorana-1-chip-carves-new-path-for-quantum-computing/

BioEmu-1: La IA de Microsoft que revoluciona el estudio de las proteínas

• Las proteínas son esenciales para la vida y su estudio ha avanzado enormemente gracias a la IA. Sin embargo, hasta ahora, los modelos se limitaban a predecir estructuras estáticas. BioEmu-1, el nuevo modelo de Microsoft, cambia el juego al generar miles de estructuras por hora, revelando la flexibilidad y dinámica de estas moléculas con una eficiencia sin precedentes.

• Tres claves de BioEmu-1

  1. Velocidad y eficiencia revolucionarias
     Mientras que las simulaciones moleculares tradicionales requieren años de computación para modelar cambios estructurales relevantes, BioEmu-1 lo hace en cuestión de horas utilizando una sola GPU. Esto abre nuevas posibilidades para la investigación biomédica.

  2. Entrenamiento con múltiples fuentes de datos
     BioEmu-1 ha sido entrenado con estructuras de AlphaFold, simulaciones dinámicas y datos experimentales de estabilidad proteica. Gracias a esto, no solo predice estructuras conocidas, sino que también genera hipótesis sobre configuraciones nunca antes observadas.

  3. Aplicaciones en el desarrollo de fármacos
     Al entender mejor cómo las proteínas cambian de forma, los científicos pueden diseñar medicamentos más efectivos que interactúen con ellas de manera óptima. BioEmu-1 facilita la predicción de la estabilidad de proteínas, crucial en la bioingeniería y la farmacología.

• El lanzamiento de BioEmu-1 como herramienta de código abierto marca un avance significativo en la biología computacional. Su capacidad para modelar dinámicas proteicas con una fracción del costo computacional tradicional permite a investigadores de todo el mundo explorar nuevas fronteras en la medicina y la bioingeniería. Este es solo el comienzo de una nueva era en la comprensión y manipulación de las proteínas.

• LINK: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/exploring-the-structural-changes-driving-protein-function-with-bioemu-1/

Microsoft presenta Muse: la IA generativa que revoluciona la creación de videojuegos

• Microsoft ha lanzado su innovador modelo de inteligencia artificial Muse, diseñado para la ideación de juegos. Esta herramienta, desarrollada por equipos de Microsoft Research y Xbox Games Studios, se centra en la creación y modificación de secuencias de juego, abriendo nuevas posibilidades para los diseñadores de videojuegos. El modelo utiliza grandes volúmenes de datos de jugabilidad, específicamente del juego Bleeding Edge, para generar visuales y acciones del juego de manera coherente y diversa.

• 3 puntos clave:

  1. Innovación en la creación de contenido: Muse es un modelo de IA generativa capaz de generar imágenes, acciones del controlador y secuencias completas de juego. Utiliza datos del juego Bleeding Edge para aprender y crear nuevos contenidos interactivos en tiempo real, lo que permite a los diseñadores iterar y experimentar sin necesidad de diseñar todo desde cero.

  2. Colaboración multidisciplinaria: Este proyecto destaca la importancia de integrar a los creativos desde el inicio del proceso de desarrollo. La colaboración entre investigadores de IA, diseñadores de juegos y jugadores permitió que Muse se ajustara a las necesidades reales de los creadores, mejorando la experiencia y funcionalidad del modelo.

  3. Evaluación de capacidades clave: Muse fue evaluado según tres parámetros cruciales: consistencia (cómo respeta las dinámicas del juego), diversidad (la variedad en las secuencias generadas) y persistencia (la capacidad para integrar modificaciones hechas por los usuarios en las secuencias generadas).

• El avance de Muse marca un hito en la intersección entre inteligencia artificial y videojuegos. Al liberar sus pesos y datos, Microsoft permite que otros investigadores y desarrolladores experimenten con este modelo para crear nuevas experiencias de juego. Este tipo de IA generativa tiene el potencial de transformar la industria, no solo al facilitar la creación de contenidos, sino también al abrir un abanico de posibilidades creativas para los diseñadores. En el futuro, Muse y modelos similares podrían ser esenciales para la creación de videojuegos más dinámicos, interactivos e inclusivos.

• LINK: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/

Evo-2: La IA Que Escribe Genomas Desde Cero

• La biología ya no es solo una ciencia de observación: ahora se diseña con inteligencia artificial. Arc Institute y NVIDIA han lanzado Evo-2, el mayor modelo de IA para biología, entrenado en 9.3 billones de pares de bases de ADN. Pero no solo analiza genomas… los genera.

• 3 Claves de Evo-2

  • 🧬 Diseño de Genomas a Escala
    Evo-2 puede generar secuencias mitocondriales, procariotas y eucariotas, creando cromosomas sintéticos completos y hasta nuevos organismos. Además, predice mutaciones que podrían causar enfermedades, incluso aquellas que la ciencia aún no comprende.

  • 🔬 Comprende el ADN No Codificante
    El modelo identifica patrones evolutivos invisibles para los humanos y predice el impacto funcional de mutaciones en regiones del ADN que regulan la expresión genética, lo que podría transformar la medicina de precisión y el tratamiento de enfermedades genéticas.

  • 🚀 Código Abierto: La Revolución del Biohacking
    Evo-2 es completamente open-source, incluyendo código, datos y parámetros del modelo. Esto democratiza el acceso a la ingeniería genética, permitiendo la creación de nuevas terapias génicas y avances en biotecnología a un ritmo sin precedentes.

• Este es un cambio de paradigma: de estudiar la biología a escribir su código. La IA ya no solo interpreta la vida, sino que la diseña, con aplicaciones que van desde la biología sintética hasta la creación de organismos artificiales. En solo tres años pasamos de chatbots a diseñar genomas. ¿Estamos listos para programar la vida?

• LINK: https://arcinstitute.org/manuscripts/Evo2

Perplexity R1 1776, la versión sin censura, imparcial y basada en hechos de DeepSeek R1

• Perplexity ha lanzado R1 1776, una versión del modelo DeepSeek R1 que ha sido post-entrenada para proporcionar información sin censura, imparcial y basada en hechos.

• HUGGINGFACE: https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776

Veo2, el modelo de video más avanzado de Google, ya está disponible a través de Freepik

• Google se ha asocia con Freepik para presentar Veo 2, el modelo de video más avanzado de Google. Realismo, precisión y animaciones suaves inigualables.

• Los primeros 10K usuarios recibirán 2 generaciones gratuitas.

Robots

Helix, el modelo de IA de Figure que permite que los robots razonen y manipulen objetos domésticos sin necesidad de entrenamiento ni de código

• Figure AI ha presentado Helix, un modelo de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) que promete revolucionar el control de robots humanoides. Helix permite que los robots entiendan comandos en lenguaje natural y ejecuten tareas complejas sin necesidad de programación específica ni entrenamiento con miles de ejemplos.

• Tres avances clave de Helix:

  1. Control total del cuerpo superior: Es el primer modelo VLA que gestiona en tiempo real la coordinación de cabeza, torso, muñecas y dedos, permitiendo movimientos naturales y precisos.

  2. Aprendizaje sin demostraciones: Helix traduce el conocimiento semántico de modelos de lenguaje en acciones, lo que permite a los robots manipular objetos completamente nuevos sin haberlos visto antes.

  3. Cooperación multi-robot: Dos robots pueden trabajar juntos con un único conjunto de pesos neuronales, logrando tareas colaborativas de largo plazo, como almacenar comestibles sin entrenamiento previo.

• El gran desafío de la robótica doméstica es la diversidad de entornos y objetos. Con Helix, los robots pueden adquirir nuevas habilidades instantáneamente con solo recibir instrucciones en lenguaje natural, eliminando la necesidad de programación manual. Esto marca un hito en la escalabilidad de la robótica humanoide y acerca el futuro de los asistentes robóticos en el hogar.

• LINK: https://www.figure.ai/news/helix

1X presenta su robot humanoide NEO Gamma

Protoclone, el primer android musculoesquelético bípedo del mundo

• Protoclone es un humano sintético anatómicamente preciso sin rostro con más de 200 grados de libertad, más de 1,000 miofibras y 500 sensores.

Reflexiones Finales

Estamos perdiendo la Guerra de la IA

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