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#4:
#1 Creo que no van por ahi los tiros, va de saber cual es la forma en el espacio que adopta la protenia.
La formula de las protenias ya se conoce, lo que no se conoce y es muy importante es saber cuando juntas varios aminoacidos para formar una protenia cual es la forma que obtiene y asi saber mejor como actuara e interacturara.
Por analogia, hasta ahora sabiamos la receta del pan, pero con esto sabemos como sera el pan cuando salga del horno.
La formula de las protenias ya se conoce, lo que no se conoce y es muy importante es saber cuando juntas varios aminoacidos para formar una protenia cual es la forma que obtiene y asi saber mejor como actuara e interacturara.
Por analogia, hasta ahora sabiamos la receta del pan, pero con esto sabemos como sera el pan cuando salga del horno.
#7:
#6 Si, hasta ahora no habia manera de poder anticipar eso, se perdia mucho tiempo y recursos en fotografiar las proteinas, con este algoritmo ser ahorra un monto de tiempo y dinero ya que en cuanto esto se generalize la creacion de medicamentos personalizados no sera tan caro, por simplificar mucho; veran tu enfermedad, analizaran tu sistema inmunitario y diseñaran un medicamente que ataque a tu enfermedad fastidiandote lo minimo a ti.
#14:
Llevamos unos años en los que, esta vez sí, las capacidades de la Inteligencia Artificial se están disparando.
Leo esta salvajada, mientras esta tarde estaba traduciendo un texto al inglés mediante DeepL. Aunque que tengo que asistirlo para dar retoques, me crea una traducción base mejor de la que yo sería capaz con muchos años de inglés a mis espaldas, y he tardado como una quinta parte del tiempo.
Tenemos las StyleGAN generando fotos absolutamente realistas. Tenemos IAs construyendo código y montando historias como GPT-3 en "AI Dungeon".
Cada vez me tomo más en serio la idea de que en 10-20 años los cambios en el mundo se pueden acelerar de una manera que ni nos imaginamos, haciendo obsoletas muchas profesiones, o haciendo que nos reconvirtamos en "asistentes" de las IAs para repasar y retocar sus resultados.
Leo esta salvajada, mientras esta tarde estaba traduciendo un texto al inglés mediante DeepL. Aunque que tengo que asistirlo para dar retoques, me crea una traducción base mejor de la que yo sería capaz con muchos años de inglés a mis espaldas, y he tardado como una quinta parte del tiempo.
Tenemos las StyleGAN generando fotos absolutamente realistas. Tenemos IAs construyendo código y montando historias como GPT-3 en "AI Dungeon".
Cada vez me tomo más en serio la idea de que en 10-20 años los cambios en el mundo se pueden acelerar de una manera que ni nos imaginamos, haciendo obsoletas muchas profesiones, o haciendo que nos reconvirtamos en "asistentes" de las IAs para repasar y retocar sus resultados.
#29:
#14 En mi trabajo analizamos marcadores tumorales con IA. Antes se hacían cortes seriados y se daban valores relativos a cada corte histológico, ahora podemos analizar célula a célula para poder identificar con claridad cada subtipo tumoral y su respuesta inmunitaria.
En 10 años hemos salido de la prehistoria.
En 10 años hemos salido de la prehistoria.
#5:
Es un noticion, porque ahora, bueno, en un futuro no muy lejano, se podran diseñar medicamentos con una mayor garantia de que vayan a funcionar y evitar efectos secundarios indeseados
#20:
#4 Lo novedoso es la publicación de una mega-base de datos con la predicción de muchas proteínas, todas calculadas por AlphaFold. De AlphaFold en si mismo ya se viene hablando desde hace unos meses (deepmind-ha-aprendido-predecir-forma-proteinas-pero-enigma-no): era cuestión de tiempo ejecutar ese "algoritmo" sobre las proteínas codificadas en el ADN.
A ver si algún alma caritativa me explica este punto, porque no acabo de entender la sorpresa que se transmite en el artículo.
A ver si algún alma caritativa me explica este punto, porque no acabo de entender la sorpresa que se transmite en el artículo.
#54:
#20 no y si. Lo interesante no es la base de datos, es el algoritmo AlphaFold que es capaz de predecir la forma tridimensional de una proteína en segundos/pocos minutos. Existe desde hace años técnicas muy sencillas para secuenciar proteínas (obtener la secuencia de aminoácidos), pero obtener la estructura era lento, caro y tedioso, necesitando de cristalografía de rayos x o cryoEM. Cómo consecuencia, tenemos un gap entre los cientos de miles de secuencias de las que sólo sabes unos miles de sus correspondientes estructuras. Dado que la estructura tridimensional es la que determina su función, es esencial entender esta para comprender las funciones de las proteínas y cómo podríamos diseñar proteínas inexistentes en la naturaleza (secuencias que no se han dado en la evolución) para conseguir la función que deseamos, es decir, crear medicamentos ad hoc.
Este algoritmo, dada su rapidez y precisión (esencial), va permitir reducir ese gap en un tiempo más que razonable y con una precisión realmente destacable. Cuando antes los algoritmos tardaban entre semanas y meses (y con una estocasticidad nada desdeñable), ahora lo obtenemos en minutos. Cuando antes obteníamos una precisión de (digamos) un 70%, este arroja resultados por encima de 90.
Disclaimer: en realidad no es una correlación lineal, no se mide en porcentaje la correlación entre la estructura predicha y la conocida de benchmark (obtenida, por ejemplo, con rayos x). Lo digo por simplificar. Pero a partir de, digamos, el 80%, era sumamente difícil mejorar. Esto es un petardazo.
Este algoritmo, dada su rapidez y precisión (esencial), va permitir reducir ese gap en un tiempo más que razonable y con una precisión realmente destacable. Cuando antes los algoritmos tardaban entre semanas y meses (y con una estocasticidad nada desdeñable), ahora lo obtenemos en minutos. Cuando antes obteníamos una precisión de (digamos) un 70%, este arroja resultados por encima de 90.
Disclaimer: en realidad no es una correlación lineal, no se mide en porcentaje la correlación entre la estructura predicha y la conocida de benchmark (obtenida, por ejemplo, con rayos x). Lo digo por simplificar. Pero a partir de, digamos, el 80%, era sumamente difícil mejorar. Esto es un petardazo.
#37:
Hace 15 años yo ponia la play 3 a plegar proteínas dejándola encendida con una aplicación que había para instalarsela. Era una especie de proyecto conjunto usando millones de PlayStation 3 y que usando su potencia de procesamiento se conseguía acelerar lo que ya ha conseguido la inteligencia artificial de la noticia si no me equivoco...
#28:
"Es como adivinar la forma de una tortilla al ver por primera vez una receta con huevos, patatas, cebolla, aceite y sal"
Un artículo escrito por un concebollista.
Un artículo escrito por un concebollista.
Comentarios
#6 Si, hasta ahora no habia manera de poder anticipar eso, se perdia mucho tiempo y recursos en fotografiar las proteinas, con este algoritmo ser ahorra un monto de tiempo y dinero ya que en cuanto esto se generalize la creacion de medicamentos personalizados no sera tan caro, por simplificar mucho; veran tu enfermedad, analizaran tu sistema inmunitario y diseñaran un medicamente que ataque a tu enfermedad fastidiandote lo minimo a ti.
#4 #6 A partir de ARN y ADN generarar una tira de aminoacidos, pero las proteinas son en 3D. Por propiedades del los aminoacidos, como si fuesen imanes adoptan y se doblan de una forma particular.
Lo priones modificaban la forma de proteinas y las convertian en otros priones.
#7 CSV hizo un video puede que con la hiperactina que lo explicaba bastante bien.
Sera esto
#3 Recordaba esa pelicula pero desconocia como se llamaba.
Hay otra peli de un ente electrico que hacia cosas raras y mataba a una sobrecalentando el calentador de agua y escaldandola en la ducha.
Creo que tambien se convertia en cucarachas gordas y podian teletransportarse por telefono.
#30 #3 "El Engendro Mecánico" es el ente domótico de los 70 que escaldaba en la ducha y violaba a la propietaria para tener descendencia biónica. Peliculón!
#50 Me cago en esa película! Era yo un feliz fan de Dean Koontz y estaba leyendo "Demon Seed" cuando en ese momento echan la película por televisión. Con los títulos tan dispares, pues no lo asociaba, y acabé tragándome un tremendo spoiler.
#50 ANGH! No recordaba el título, fue la primera película que cogimos cuando compramos el SonyBetamax allá por el 85 (al comprar el vídeo nos dejaban alquilar gratis unas 10 pelis). Con 10 añitos me cagué de miedo... que pesadillas.
#50 No era esa y me parecia mas nueva. No era fisico, se veia las electricidad azul por los cables, pero no se materializaba, hacia cosas raras por cables.
No se si mezclo dos peliculas pero recuerdo una cucacharas que viajaban por los cable. Mientras hablaba por telefono a una señora se le pego en la oreja. Era gordas ahora se venden como mascotas.
Otras peliculas curiosas eran Explorers,que descubre un bola cambo que les permite viajar al espacio. Una en blanco y negro de vaquero que cazan dinosaurios. Rodaron parte en la plaza de toros de murcia.
El el Mundo de Gwaji o algo asi, era estilo King Kong.
#89 lo de las cucarachas no me cuadraba con "El Engendro Mecánico". He pensado en "Shocker, 100.000 Voltios de Terror" o "Terrorvision" pero no salen cucas ahí tampoco, y no se me ocurren más de entes eléctricos de esa época, así que no puedo ayudar más.
Lo del rodaje en Murcia de una de vaqueros y dinosaurios me ha dejao loco. Tras investigar un poco, veo que es "En el Valle de Gwangi", con los efectos del maestro Harryhausen, rodada (en color) en Almería y Cuenca.
#98 Muy probalbmente sea Shocker. Seguramente he mezclado dos peliculas.
Podria ser esta, mas que nada por la fecha.
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Nest_(1988_film)
vista en
https://www.venenoparacucarachas.com/peliculas-sobre-cucarachas/#Nido_subterraneo
No parece
Recuerdo una peli que vi un finde en Sesion de Tarde( cuando echaba las pelis en TVE los findes), Un familia se mudaban a un pueblo y las familias eran demasiado perfectas. Me parece que el un prota era el hijo mayor de los Problemas Crecen, pero por ahi no lo he econtraba.
https://es.wikipedia.org/wiki/Kirk_Cameron
Luego se descubre que van cambiando a los hijos por clones y el hijo descubre las camaras donde se "cultivan" unas especies de ETs de tamaño humano antes de cobrar la forma final.
Hay dos pelis de bombas nucleares caseras.
Juguete mortal
http://lasalaoscura.com/juguete-mortal-1986/
Y otra creo que distinta, hacen algo parecido y solo recuerdo que tienen que desactivarla y el contador cada vez corre mas rapido acelerandose y tienen que calcular cuanto les queda.
Luego me suena una de terror de torrebruno, pero puede que sea otro señor que se le parezca. LEs atacan los extraterrestes, se encierran en casa con la persianas echadas pero entra luz muy fuerte. Al final los marcianos salen por la TV y la abuela se muere y la descuartizan con un cuchillo electrico.
Llevamos unos años en los que, esta vez sí, las capacidades de la Inteligencia Artificial se están disparando.
Leo esta salvajada, mientras esta tarde estaba traduciendo un texto al inglés mediante DeepL. Aunque que tengo que asistirlo para dar retoques, me crea una traducción base mejor de la que yo sería capaz con muchos años de inglés a mis espaldas, y he tardado como una quinta parte del tiempo.
Tenemos las StyleGAN generando fotos absolutamente realistas. Tenemos IAs construyendo código y montando historias como GPT-3 en "AI Dungeon".
Cada vez me tomo más en serio la idea de que en 10-20 años los cambios en el mundo se pueden acelerar de una manera que ni nos imaginamos, haciendo obsoletas muchas profesiones, o haciendo que nos reconvirtamos en "asistentes" de las IAs para repasar y retocar sus resultados.
#14 En mi trabajo analizamos marcadores tumorales con IA. Antes se hacían cortes seriados y se daban valores relativos a cada corte histológico, ahora podemos analizar célula a célula para poder identificar con claridad cada subtipo tumoral y su respuesta inmunitaria.
En 10 años hemos salido de la prehistoria.
#29 Justamente es lo que yo he calculado. Hace 10 años estuve hablando en Viena con un holandés que era experto en IA y me dejó flipado con sus predicciones. Todas se han cumplido. Por cierto: ¿Te puedo preguntar dónde trabajas?
#57 Trabajo en Vall Hebrón.
#75 Por ahí hay un centro de medicina personalizada del cancer, ¿me equivoco? Sois buenísimos. Toda mi admiración y respeto.
#93 Yo solo soy un técnico, el último mono, pero sí. Gracias
#57 Claro, el holandes hizo trampa. Seguro que le habia preguntado a la IA y esta le habia predicho lo que ocurriria, el se limito a repetirlo
#14 Pues vaya mierda de futuro nos espera, sinceramente
#41 el gremio de deshollinadores aprueba este comentario
#42 Y el de esparteros. Y el de conductor de carrozas. Y el de institutrices
#14 Como usuario de IF desde el 2002 o asi, Ai Dungeon esta muy lejos de aventuras Anchorhead o Curses!.
Tu juega a Anchorhead en los interpretes Winfrotz, Gargoyle o Lectrote en Android y veras la diferencia tan enorme. Busca por "anchor.z8", es el fichero del juego.
Un saludo.
DeepL si me parece impresionante, pero Ai Dungeon no. Le falta muchisima coherencia y los toques "humanos" para que la historia tenga tanto sentido como enganche.
#56 ¡Le echaré un vistazo! Aunque la verdad, cuando me encontré con AI Dungeon me pareció impresionante la coherencia respecto a todo lo que había visto antes. Pero creo que aun así la versión pública tiraba de GPT-2 y no de GPT-3.
#14 Pregunta seria: ¿en un futuro más o menos lejano, podría surgir una especie de Skynet?
#60 No creo. Creo que vamos a llegar a una complejidad algorítmica que nos supere y que suponga una "revolución industrial" que automatice muchísimas cosas, pero eso no significa que la IA adquiera "conciencia de sí misma". Veo más peligro en que los robots de guerra se utilicen indiscriminadamente.
#14 en realidad más que IA, esto es todo machines learning
Es un noticion, porque ahora, bueno, en un futuro no muy lejano, se podran diseñar medicamentos con una mayor garantia de que vayan a funcionar y evitar efectos secundarios indeseados
#5 y dejar de experimentar con animales y humanos
#9 tambien
#9 bueno, siempre hay un primer humano que prueba un medicamento así que más o menos siempre será un experimento para él.
"Es como adivinar la forma de una tortilla al ver por primera vez una receta con huevos, patatas, cebolla, aceite y sal"
Un artículo escrito por un concebollista.
#28 haciendo mal una tortilla tiene más mérito averiguar la forma
Hostia qué recuerdos. Alguien vio una película llamada Sueños eléctricos?
El que la haya visto entenderá la pregunta.
#3 cómo me gustaba la canción, gloria eterna al bigotón Giorgio, destilaba un optimismo por la tecnología que hoy me hace llorar...
#13 Está en mi lista de favoritos en YouTube desde siempre. Un temazo, y eso que el cantante iba justo de voz.
#3 fabulosa banda sonora, giorgio morder, the cure...
Hace 15 años yo ponia la play 3 a plegar proteínas dejándola encendida con una aplicación que había para instalarsela. Era una especie de proyecto conjunto usando millones de PlayStation 3 y que usando su potencia de procesamiento se conseguía acelerar lo que ya ha conseguido la inteligencia artificial de la noticia si no me equivoco...
#37 nunca entendí que cojones era eso
#37 Folding@home era si no me equivoco
Qué interesante! Entiendo que lo que se consigue es leer las "palabras" del ADN y predecir las proteínas que se crean a partir de los aminoácidos (está proteína tiene X aminoácidos, la siguiente menos, la siguiente más, etc.). Es decir, descifrar el ADN, que hoy en día se hace a mano:
En el ADN de cada célula están escritas las recetas de todas las proteínas que necesita para funcionar. El sistema de DeepMind, bautizado AlphaFold, lee esa información —una secuencia de aminoácidos— y predice la estructura de cada proteína. Su precisión es similar a la lograda con experimentos en el laboratorio, que requieren muchísimo más tiempo y dinero. Es como adivinar la forma de una tortilla al ver por primera vez una receta con huevos, patatas, cebolla, aceite y sal.
#1 Creo que no van por ahi los tiros, va de saber cual es la forma en el espacio que adopta la protenia.
La formula de las protenias ya se conoce, lo que no se conoce y es muy importante es saber cuando juntas varios aminoacidos para formar una protenia cual es la forma que obtiene y asi saber mejor como actuara e interacturara.
Por analogia, hasta ahora sabiamos la receta del pan, pero con esto sabemos como sera el pan cuando salga del horno.
#4 ammm entiendo! Pues más interesante todavía porque suena complicado de pel*tas
#6 Efectivamente, imaginate el aminoacido como una cadena muy larga en la que cada eslabon tiene propiedades ligeramente diferentes (unos permiten un giro, otros permiten dos giros, otros tienen pequeños imanes... ) de manera que el numero total de posibilidades es inmenso, aunque no todas las combinaciones son estables.
Este algoritmo prueba todas esas combinaciones hasta determinar el orden correcto para la obtencion de una determinada proteina, es decir, la configuracion final tridimensional resultante de todas esas operaciones. Por eso se llama AlphaFold (fold = doblar)
En el fondo, es algo bastante parecido a esto
#4 Lo novedoso es la publicación de una mega-base de datos con la predicción de muchas proteínas, todas calculadas por AlphaFold. De AlphaFold en si mismo ya se viene hablando desde hace unos meses (deepmind-ha-aprendido-predecir-forma-proteinas-pero-enigma-no): era cuestión de tiempo ejecutar ese "algoritmo" sobre las proteínas codificadas en el ADN.
A ver si algún alma caritativa me explica este punto, porque no acabo de entender la sorpresa que se transmite en el artículo.
#20 Yo no veo tanto sorpresa como excitacion en el articulo, y no es para menos, las implicaciones van a ser bestiales.
#23 Supongo que puede entenderse como "excitación", sí. Ahora bien, la mitad del texto del artículo, el título y el subtítulo se centran en lo "excitante" que es AlphaFold, pero la noticia aquí es la publicación de la base de datos. Dicho de otro modo, el titular habría valido igual para la noticia de finales del año pasado que enlazo.
Las dos cosas tienen implicaciones bestiales: tanto AlphaFold como que esa base de datos se haga pública.
#20 fuera del tema, acuerdo de publicidad de Google en medios para llegar a acuerdo con lo de la tasa Google ya que penaliza a la prensa tradicional, principalmente por no ser una noticia para subscriptores. Se nota también en otros medios.
#20 no y si. Lo interesante no es la base de datos, es el algoritmo AlphaFold que es capaz de predecir la forma tridimensional de una proteína en segundos/pocos minutos. Existe desde hace años técnicas muy sencillas para secuenciar proteínas (obtener la secuencia de aminoácidos), pero obtener la estructura era lento, caro y tedioso, necesitando de cristalografía de rayos x o cryoEM. Cómo consecuencia, tenemos un gap entre los cientos de miles de secuencias de las que sólo sabes unos miles de sus correspondientes estructuras. Dado que la estructura tridimensional es la que determina su función, es esencial entender esta para comprender las funciones de las proteínas y cómo podríamos diseñar proteínas inexistentes en la naturaleza (secuencias que no se han dado en la evolución) para conseguir la función que deseamos, es decir, crear medicamentos ad hoc.
Este algoritmo, dada su rapidez y precisión (esencial), va permitir reducir ese gap en un tiempo más que razonable y con una precisión realmente destacable. Cuando antes los algoritmos tardaban entre semanas y meses (y con una estocasticidad nada desdeñable), ahora lo obtenemos en minutos. Cuando antes obteníamos una precisión de (digamos) un 70%, este arroja resultados por encima de 90.
Disclaimer: en realidad no es una correlación lineal, no se mide en porcentaje la correlación entre la estructura predicha y la conocida de benchmark (obtenida, por ejemplo, con rayos x). Lo digo por simplificar. Pero a partir de, digamos, el 80%, era sumamente difícil mejorar. Esto es un petardazo.
#54 Que sí, que AlphaFold es superchachi, estoy de acuerdo, pero ya no es la noticia de actualidad... a ver si me explico: AlphaFold es a la BBDD (copio del artículo: DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular han publicado este jueves más de 350.000 estructuras) lo que la vacuna de Pfizer es al proceso de vacunación contra el COVID: son los precursores, pero ya no son la noticia. Es como si mañana aparece una noticia en portada diciendo que "Pfizer ha conseguido crear una vacuna con una efectividad del 90% contra la COVID" y todos nos maravillamos... pues sí, es una maravilla, pero ¿estabas debajo de una piedra o que? A día de hoy la noticia es cómo va el proceso de vacunación.
Por cierto, del artículo: Con AlphaFold puedes tener una predicción con un 58% de fiabilidad.
Por otro lado, hace unos días mandé esta otra noticia que sí se trata de un nuevo algoritmo para lo mismo que hace AlphaFold, pero mejor, y no tuvo tanto éxito como esta, aquí la dejo: RoseTTAFold iguala a AlphaFold2 de DeepMind [ENG]
RoseTTAFold iguala a AlphaFold2 de DeepMind [ENG]
cen.acs.org#86 Entiendo su posición, aunque siguiendo su analogía: tanto el proceso de vacunación como la BBDD es solo una cuestión de recursos materiales. Científicamente me parece solo relevante a nivel de aplicabilidad (aunque el caso de la BBDD va tener seguro mas repercusiones. Ya las esta teniendo en ciertos casos especiales).
Muy a mi pesar, RoseTTaFold todavía no obtiene los resultados de AlphaFold2. Lo cual no quita que ha sido un gran trabajo de la comunidad de Rosetta. Puedes leer el artículo aquí (Figura 1.b):
https://science.sciencemag.org/content/early/2021/07/19/science.abj8754
#88 Pues precisamente, para ser, como tú dices, solo una cuestión de recursos materiales, no entiendo la grandilocuencia del titular y el tono general del artículo, de ahí mi confusión. Y repito, publicar la BBDD me parece un gran segundo paso.
Lo de que RoseTTaFold todavía no obtiene los resultados de AlphaFold2, pues depende como lo mires: sus métodos heuristicos ya juegan en la misma liga que AlphaFold, pero con muchos menos recursos computacionales. Tal como dicen ellos en el artículo que enlazas:
The performance of the three-track model on the CASP14 targets was still not as good as AlphaFold2 (Fig. 1B). This could reflect hardware limitations that limited the size of the models we could explore, alternative architectures or loss formulations, or more intensive use of the network for inference. DeepMind reported using several GPUs for days to make individual predictions, whereas our predictions are made in a single pass through the network in the same manner that would be used for a server; following sequence and template search (~1.5 hours), the end-to-end version of RoseTTAFold requires ~10 min on an RTX2080 GPU to generate backbone coordinates for proteins with less than 400 residues, and the pyRosetta version requires 5 min for network calculations on a single RTX2080 GPU and an hour for all-atom structure generation with 15 CPU cores.
Es decir, consiguen resultados que están en el mismo orden de magnitud que los de AlphaFold, pero en un par de horas en vez de en varios días. Más abajo dice:
We expect the end-to-end approach to ultimately be at least as accurate [as AlphaFold] once the computer hardware limitations are overcome, and side chains are incorporated.
Y yo, con los datos que tengo, me lo creo. Técnicamente, con los datos que tenemos, tanto AlphaFold como RoseTTAFold son soluciones Pareto-óptimas en el espacio recursos vs precisión. Me gustará ver a RoseTTAFold correr sobre un hardware tan potente como el que usó AlphaFold.
#1 #4 #20 por si os interesa, en esta noticia de hace unos meses comenté algunos detalles de lo que supone computacionalmente este logro (y donde ya intuía que se vería una base de datos de sus resultados porque realmente son impresionantes y era un paso lógico)
AlphaFold: una solución a un gran reto de 50 años en biología [ENG]
AlphaFold: una solución a un gran reto de 50 años ...
deepmind.com#4 meh! Nada que no se supiera ya
#58
Cierto. A partir de ahi ya todo es repetido en biologia.
#4 Buena aclaración
#1 Piensa que la baraja francesa tiene solo 52 cartas. Hay 52! formas de ordenarlas. Es decir hay mas formas de ordenar las cartas que átomos tiene la Tierra o segundos tiene el universo! Cada vez que juegas al mus, y barajas las cartas lo más probable es que esa configuración nunca se haya dado ni se de nunca más.
Hay solo 27 letras, Si te digo que una poesía tiene diez aes, dos bes, tres ces.... y ninguna zeta y 24 espacios. Sabes todos los componentes de esa poesía. Pero no puedes conocer la poesía.
Digamos que la inteligencia artificial es capaz de hacer ingeniería directa usando como semilla el ADN y la estructura de la proteina, y no inversa a partir de los átomos que componen las proteínas, lo cual tiene combinaciones que son inabarcables mediante fuerza bruta.
#1 ya sólo por lo de la cebolla voto negativo al artículo, lo siento
Hace poco más de 20 años estábamos con el genoma, que costó una bestialidad y llevó mucho tiempo.
Para hacer la estructura de las proteínas se ha hecho en una fracción del tiempo y del coste.
Aquí lo explican muy bien
#22 Justo lo que digo en #10 muchas gracias
#21 Casi nunca la gente rica es la adecuada.
Me suena que ya salió por aquí... https://www.meneame.net/search?q=alphafold
Al principio las maquinas nos liberaron de hacer esfuerzo físico, luego vino el repetitivo, ahora nos libraran de pensar cosas complejas.
¿Qué será lo siguiente? ¿crear seres humanos artificiales y propagarlos por el universo?
#16 Interpretar los resultados es más complejo que obtener los resultados.
#16 Robopilinguis. Las necesitamos con urgencia.
#35 O nuestra propia Lucy Liu.
#16 Espero que no sean seres humanos y que sea algo mejor. Sin nuestros cuerpos putrefactos ni nuestras acciones dirigidas por instintos biológicos darwinianos.
Espero que sean seres que se rijan por la razón, la cultura, la ciencia y la poesía.
Esto es premio Nobel de cabeza me parece
#27 a quien? En que?
Es sólo una aplicación práctica de una tecnología
Es como dar un premio nobel a un tío por construir una biblioteca de textos científicos
no
La IA ni existe, ni se la espera, ni sabemos lo que es.
Antes tendríamos que conseguir definir la conciencia humana ( o animal) para intentar replicarla y estamos muy lejos de eso.
Lo que tenemos ahora son algoritmos que usando matemáticas de los 70 y con mucha potencia de cálculo y grandes bases de datos hacen predicciones en base a entrenamientos previos y sí resuelven problemas como jugar al go o desdoblar proteínas.
Pero no saben ni que están jugando al go ni desdoblado proteínas. No saben nada porque no son más que una fórmula matemática aplicada millones de veces por segundo
#77 Por eso se les llama Inteligencia Artificial. Nombre rimbombante...pues si. Pero obtienen resultados"como si fuesen inteligentes".
A lo que tu te refieres es a "consciencia" artificial, que si, es otra cosa y (por suerte) aun queda lejos.
#77 Inteligencia != Conciencia.
#94 en el contexto maquina inteligente si
Con esas proteínas vais a flipar todos como os va a cundir el gimnasio
#48 ¿Mande? Si es por hacer suplementos y batidos que realmente funcionen más que lo que haría un plato de lentejas, eso sí que es de premio Nobel.
edit
Nadie ha dicho nada de Skynet aún. Menéame, me decepcionas.
Todo avance tecnologico, nos guste o no , siempre se ha aplicado primero en el terreno militar.
No quiero ser agorero , pero proteinas de diseño para exterminar a poblaciones determinadas y pasar de largo de otras esta cada vez mas cerca de ser posible. Por el momento creo que lo unico que lo impide es la posibilidad de mutacion.
Por lo demas , una gran noticia.
Es una buena noticia en la dirección correcta aunque se encuentre muy al principio del camino.
#79 De acuerdo con el comentario. Pero sin positivo justo para no hacer lo que señalas.
A mi me parece esta la noticia del día pero ha pasado casi desapercibida.
#12 Realmente la noticia ya salió. Y era que la inteligencia artificial era capaz de resolver la forma de las proteínas.
Está noticia es que han usado esa inteligencia para analizar las proteínas del cuerpo humano.
Digamos que el grueso de la noticia ya salió hace semanas.
Esto es una aplicación práctica.
#53
Si se llegase a un avance que curase todas las enfermedades ¿sería bueno o malo?
Imaginad 2000 años de Fidel Castro o de Franco, la muerte es una garantía de renovación a "corto plazo".
#15 eso de bueno o malo es irrelevante. Si se puede hacer se hará.
#18 Y los primeros que accederán a ello son los ricos, así que más nos vale hacer rica a la gente adecuada.
#15 o 2000 años de imbéciles que ponen al mismo nivel a Fidel Castro y a Franco ¿te lo imaginas?
#47 asique ahora están así las cosas no? los insultos se botan positivos...
Vamos a probar: tonto del culo, deja de llamar imbécil a la gente que no se mete con nadie.
#47 yo no he insultado a nadie directamente, ha sido una forma de expresar una idea, como por ejemplo, los que confunden "botar" con "votar" son unos analfabetos ¿ves? no te insulto directamente, pero tú podrías darte por aludido y yo no tendría la culpa.
#15 entonces habra que avisar a Kovacs, a Falconer y las Brigadas
(Altered Carbon, tienen libro y serie, mucho mejor el libro)
¿Algunas posibles aplicaciones que podamos ver en los proximos 10 años?
#36 Tú no se, pero yo en mi trabajo me voy a hartar. Si en 10 años desarrollas cáncer a lo mejor acabas recibiendo un fármaco de última generación gracias a esta tecnología.
Y 10 años son muchos. Yo apostaría que en 1 o 2 años ya habrá pacientes beneficiandose de ello.
#36 Fármacos a medida de cada paciente.
Si se puede conocer la estructura, óptima o no, de las proteínas, entonces también se puede modificar. Espero que para mejorar. No sé a qué temo más, si a esto o a que Deepmind sea propiedad de Google.
Me suena haber leido esto ya hace un par de años al menos.
¡Por fin entenderemos por qué una polla huele a pescado! ¡Bien por la ciencia! IA 1 - Mathlab 0
#39 Yo te lo digo: porque no te lavas lo suficiente
#52 Ostia es verdad, para eso no hace falta una IA
#39 Esmegma.
#63 Que me lo diga directamente la IA a la cara
Qué pasada. Justo coincide con una época en la que me estoy planteando la posibilidad de enfocarme como programador en el área de biongeniería. Básicamente trabajo con Python, así que supongo que es un buen primer ladrillo.
¿Alguien por aquí está en ese área? Sería interesante conocer más.
Ahora siento la necesidad de algún divulgador científico por youtube hablando del tema algo genial.