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📝Avances de la IA: Policy & corporate decision making 📝

Estamos viendo cómo cada vez la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático cobran más importancia en nuestro día a día. Por ejemplo, la IA ahora ayuda a las agencias gubernamentales a resolver problemas complejos del sector público y a los bancos a fortalecer las relaciones con los clientes.

Un número creciente de agencias gubernamentales está comenzando a utilizar la IA para mejorar la toma de decisiones. Mediante la aplicación de la IA, el sector público ahora es capaz de identificar patrones de evasión de impuestos, puede analizar datos de servicios sociales y de salud para priorizar casos de bienestar y apoyo infantil o predecir la propagación de enfermedades infecciosas.

La IA también está aumentando de forma considerable las capacidades de los bancos en la toma de decisiones, brindándoles así una ventaja competitiva al generar un incremento de valor para los clientes, socios y el propio banco. Los bancos que puedan aprovechar los modelos de aprendizaje automático para determinar la mejor manera de interactuar con cada cliente podrán: captar más clientes, darle mayor valor por vida al cliente, reducir costes de operación y reducir el riesgo de crédito.

Una buena aplicación de la IA nos puede ayudar a tomar la decisión más adecuada para cada caso. Esto puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso, y no solamente a nivel económico de una empresa, sino a nivel social en la ordenanza pública de un país.



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📝 Avances de la IA: Protein-folding📝

Las proteínas son los componentes básicos de la vida, responsables de la mayor parte de lo que sucede dentro de las células. Hace unos años se pudo dar un paso definitivo para resolver uno de los mayores desafíos de la biología: determinar la forma 3D de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos.

El programa de DeepMind, llamado AlphaFold participó en un desafío bienal de predicción de la estructura de proteínas llamado CASP, superando por mucho a otros 100 equipos. Lo que no se esperaba era conseguir el resultado que el programa AlphaFold consiguió: predecir con precisión las estructuras de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Esto acelerará enormemente los esfuerzos para comprender los componentes básicos de las células y permitirá un descubrimiento de fármacos más rápido y avanzado.

Pero… ¿cómo lo han hecho? La primera iteración de AlphaFold aplicó métodos de aprendizaje profundo a datos estructurales para poder así predecir la distancia entre pares de aminoácidos en una proteína. Sin embargo, ese enfoque no llegó a buen puerto, así que tocó cambiar de rumbo.

Finalmente se consiguió desarrollar una red de Inteligencia Artificial que incorpora información adicional sobre las restricciones físicas y geométricas que determinan cómo se pliega una proteína. También se ha planteado una tarea bastante más compleja, que se basa en que la red predice la estructura final de una secuencia de proteína objetivo. En 2021, la revista Nature publicó sobre la versión AlphaFold2, así como liberar código abierto para trabajar con ello.

A partir de aquí, se empezaron a ver IAs capaces de generar contenido científico y apoyar de manera muy sustancial al desarrollo científico.

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