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U.M.S.N.H. Año 14/ Noviembre - Diciembre / No. 84

de salida y viceversa. Lo anterior logra corregir pre- Ahora podemos entender que los algoritmos
vios errores. entrenan con esos datos y arrojaron la predicción
de la estructura tridimensional de las proteínas. Ba-

¿Por qué comprender la IA? ker fue más allá y usó la IA para diseñar proteínas
La importancia de comprender cómo está que no existen en la naturaleza, es decir, proteínas
formada la IA radica en diversos factores funda- artificiales con funciones novedosas. Baker hace
mentales para nuestra interacción con esta tecno- uso de estas proteínas sintéticas para atender pro-
logía. Un factor es el hecho de que educar a la blemas del presente siglo como el cáncer y, en cola-

gente sobre cómo funcionan los sistemas de IA boración con Neil King, diseñaron una vacuna para
ayuda a generar confianza en su uso, ya que los el virus de inmunodeficiencia humana (VIH).
usuarios son capaces de comprender los procesos En resumen, el conocimiento sobre la es-

detrás de sus resultados. Otro factor es que, dejar tructura y los componentes de la IA no solo habili-
en claro la estructura corporal de la IA, incentiva la ta un mejor uso de esta tecnología computacional,
comprensión de los avances científicos. sino que también fomenta un enfoque crítico y re-
Por ejemplo, en 2024, los investigadores De- flexivo hacia su impacto en la sociedad.
nis Hassabis, David Baker y John M. Jumper gana-

ron el Premio Nobel de Química por predecir con IA
tipo MAP la estructura tridimensional de proteínas.
Recordemos que las proteínas son biomoléculas

fundamentales para la formación e integridad de la
célula. Previamente, en 2018, Hassabis
y Jumper presentaron el programa
computacional de IA AlphaFold,
con el cual resolvieron el problema

de modelar el plegamiento de las
proteínas y predecir la formación
de su estructura tridimensional.

Ellos entrenaron a AlphaFold con
datos de más de 100 mil secuen-
cias y estructuras de proteínas co-
nocidas.

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