La IA acelera carreras científicas a costa de la diversidad de ideas

Un análisis de 41,3 millones de artículos académicos en seis disciplinas científicas revela que los investigadores que adoptan herramientas de inteligencia artificial publican tres veces más artículos, acumulan casi cinco veces más citas y alcanzan puestos de liderazgo entre uno y dos años antes que

Reflexionar para optimizar: descenso por gradiente proyectado sobre el simplex

Este artículo explica, de forma divulgativa y con un caso práctico, dos enfoques para optimizar una función no convexa cuyas variables deben ser un vector de probabilidades válido (no negativas y normalizadas). El primer enfoque, muy habitual en aprendizaje automático, consiste en reparametrizar el

Dos investigadores clave de Gemini abandonan Google para fichar por Anthropic

Los investigadores de inteligencia artificial Jonas Adler y Alexander Pritzel han dejado Google para incorporarse a Anthropic, según informa Bloomberg. Ambos desempeñaron un papel central en el desarrollo del modelo Gemini de Google, lo que supone una nueva pérdida sensible para el equipo de IA de l

El Nobel John Jumper deja Google DeepMind y ficha por Anthropic

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La irrazonable redundancia de los pliegues proteicos de la naturaleza

En los últimos años, los modelos generativos de aprendizaje profundo han transformado el diseño de biomoléculas. Sistemas como AlphaFold3 de DeepMind facilitaron la predicción de interacciones biomoleculares, lo que abrió la puerta a herramientas como Chai-2, Latent-X2 y Nabla, capaces de proponer a

Optimización de candidatos: el punto donde los fármacos triumfan o fracasan

La optimización de candidatos (lead optimisation) es una etapa crítica en el diseño de fármacos donde se toma una molécula que funciona parcialmente y se busca mejorar su rendimiento para que sea realmente efectiva. Este proceso representa el punto donde muchas campañas de diseñotriunfan o fracasan