DeepMind es la rara avis de la industria IA: mientras otros nos venden fuegos artificiales, ella está reescribiendo la ciencia
OpenAI no busca crear una AGI. Busca que no dejemos de hablar de ella. Es el máximo exponente de la "productización" de la IA. Ella y otras rivales se centran en ofrecer opciones llamativas que mejoran nuestra productividad pero que no cambian el mundo. Que es justamente lo que están intentando hacer algunas empresas, entre las cuales destaca una especialmetne: DeepMind.
La IA que ayudaba a la ciencia. Durante los últimos dos años la industria tecnológica ha parecido un concurso de fuegos artificiales. Cada pocos días o semanas un nuevo modelo promete escribir mejores correos, generar vídeos más realistas o mantener conversaciones más y más humanas. El ciclo de la novedad es a menudo efímero —las imágenes estilo Studio Ghibli fueron un buen ejemplo—, pero lejos de esos "efectos wow" hay una IA silenciosa que no busca impresionar en redes sociales, sino ayudar a resolver problemas científicos que llevan décadas bloqueando nuevos avances.
The Thinking Game. El reciente documental sobre DeepMind titulado 'The Thinking Game' y disponible de forma gratuita en YouTube precisamente nos muestra esa otra cara de la IA. Aunque el tono no está exento de esa épica que ya experimentamos con el documental 'AlphaGo', lo que nos cuenta sirve de recordatorio de esta dicotomía que vive la industria. Mientras la burbuja de la IA se infla buscando rentabilidad inmediata, DeepMind parece haber mantenido su espíritu original. Uno que quiere usar la IA no para imitar al ser humano, sino para —en este caso— descifrar el código de la biología.
De Pong a AlphaFold. En ese documental de 84 minutos se narra la historia de DeepMind a través de la trayectoria de su cofundador, Demis Hassabis. Ese recorrido es fascinante y nos muestra cómo la startup comenzó a desarrollar modelos de IA que aprendían solos a jugar a videojuegos retro como Pong o Breakout (Arkanoid) para, poco a poco, evolucionar hacia retos mucho más ambiciosos. En concreto, lograr predecir la estructura de las proteínas mediante aprendizaje profundo.
La IA sí puede cambiar la ciencia. El reto al que se enfrentaron los ingenieros de DeepMind parecía imposible. Predecir la estructura de esas proteínas a menudo llevaba a error y requería una enorme capacidad de cómputo, pero con AlphaFold 1 (2018) y sobre todo con AlphaFold 2 (2020) DeepMind logró resultados espectaculares. En 2021 la empresa publicó tanto el código fuente del proyecto como una base de datos con la estructura de más de 200 millones de proteínas disponible para cualquier laboratorio o investigador. Fue un absoluto regalazo para el mundo científico. Luego llegaría AlphaFold 3, más orientado al desarrollo de fármacos y con un punto algo más comercial.
Una IA ganadora del Premio Nobel. Dos de los ganadores del Premio Nobel de química de 2024 trabajan en DeepMind. Se trata de Demis Hassabis y de John M. Jumper, que recibieron el premio por sus contribuciones a la predicción de la estructura de las proteínas. Ese trabajo con AlphaFold demostró que efectivamente la IA podía contribuir al avance científico, y puso más que nunca a DeepMind en el trono de dicho segmento.
Un enfoque radicalmente distinto. Es importante hacer pedagogía aquí. Mientras que los LLM (grandes modelos de lenguaje como GPT-5) funcionan prediciendo la siguiente palabra más probable en una frase, la "IA para la ciencia" predice comportamientos físicos y químicos: mientras que los LLM pueden alucinar y mentir como si nada, la IA científica se somete a las leyes de la física.
De la observación a la simulación. Tradicionalmente la ciencia avanzaba mediante la observación, la hipótesis y el experimento, lo que solía ser lento y costoso. Con la IA se introduce una fase intermedia, la simulación masiva, que actúa como un catalizador de ese proceso. Gracias a la IA es posible descartar millones de callejones sin salida antes de que el científico pise el laboratorio. DeepMind ha visto esto tan claro que ha creado Isomorphic Labs, una escisión comercial dedicada exclusivamente a usar esta tecnología para descubrir nuevos fármacos.
DeepMind no está sola. Aunque la empresa cofundada por Demis Hassabis es el claro referente en este ámbito, hay otros ejemplos que siguen ese mismo camino:
- Microsoft: logró un hito llamativo en colaboración con el PNNL (Pacific Northwest National Laboratory) al filtrar con IA 32 millones de materiales inorgánicos potenciales y encontrar uno nuevo capaz de reducir el uso de litio en baterías en un 70%.
- MIT: el prestigioso instituto técnico usó modelos de deep learning para descubrir la halicina, un antibiótico capaz de eliminar bacterias resistentes a todos los tratamientos conocidos.
- NVIDIA: la firma no solo domina de forma imperial el mercado de los chips de IA, sino que ha construido un "gemelo digital" de la Tierra llamado Earth-2. Sus modelos de IA (FourCastNet) predicen fenómenos metereológicos extremos miles de veces más rápido y consumiendo mucho menos que los supercomputadores tradicionales.
La promesa (un poco) cumplida. Prácticamente desde que apareció ChatGPT se nos prometió que la IA cambiaría el mundo. De momento no lo ha hecho demasiado, pero lo logrado por DeepMind y otras empresas en el campo de la ciencia sí que parece plantear verdaderas revoluciones. Te recomiendo no perderte el documental: es fantástico.
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La noticia DeepMind es la rara avis de la industria IA: mientras otros nos venden fuegos artificiales, ella está reescribiendo la ciencia fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .
Fuente: Xataka
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