Inteligencia Artificial en acción (parte 3)
“La tecnología es mejor cuando junta a las personas”: Matt Mullenweg (programador estadounidense, conocido por crear el sistema de gestión de contenido WordPress)
🖋 David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada, les deseo que tengan un grandioso, extraordinario, hermoso, único, genial y muy productivo miércoles para todas(os). Saludos cordiales. Este día, continuaremos con esta nueva saga, que desarrolla un tema vigente, importante y disruptivo: “Los diferentes tipos de Inteligencia Artificial y sus diversas aplicaciones en la cotidianidad”, con la finalidad de conocer esta herramienta tecnológica, así como sus implicaciones en nuestra cotidianidad. ¡Que la imaginación sea el límite! En esta ocasión -y para esta tercera entrega- se hará una descripción/comparativa de dos inteligencias utilizadas en aplicaciones muy específicas, y son: DeepMind AlphaFold®; y de Tesla Autopilot®. Comencemos.
La inteligencia artificial (IA), está transformando industrias clave, desde la Biología Molecular, hasta la Movilidad Autónoma. Dos de las herramientas más avanzadas en este campo son: DeepMind AlphaFold®, revolucionando el plegamiento de las proteínas; y Tesla Autopilot®, pionero en la conducción autónoma. Este artículo detalla su funcionamiento, y sus aplicaciones actuales (2024 a la fecha).
- DeepMind AlphaFold®: El GPS de las Proteínas. Revolucionando la Biología Estructural:
AlphaFold®: Representa un hito científico comparable al descubrimiento del microscopio electrónico. Este sistema de inteligencia artificial (IA), ha resuelto uno de los mayores enigmas de la Biología: Predecir cómo se pliegan las proteínas a partir de su secuencia genética. La importancia de este avance radica en que:
- El 90% de las proteínas humanas eran desconocidas estructuralmente antes de AlphaFold®.
- Reduce de años a días, el tiempo necesario para determinar una estructura proteica.
- Precisión comparable a métodos experimentales como la cristalografía de los rayos X.
a). El mecanismo de funcionamiento es el siguiente: AlphaFold®, utiliza un enfoque híbrido que combina:
- Redes neuronales de atención gráfica que analizan secuencias de aminoácidos
- Modelos físicos que simulan las leyes de la termodinámica molecular
- Base de datos de estructuras conocidas para referencia cruzada
El sistema genera no solamente una estructura predicha, sino también un índice de confianza para cada segmento proteico, permitiendo a los investigadores identificar áreas que requieren verificación experimental.
b). El impacto en la Pandemia de la COVID-19: Durante la emergencia sanitaria, AlphaFold® demostró su valor al:
- Predecir la estructura de la proteína Spike del SARS-CoV-2 en sólo 2 semanas.
- Identificar los sitios de unión potenciales, para los fármacos antivirales.
- Facilitar el diseño de vacunas de segunda generación.
“AlphaFold® nos dio un mapa detallado del virus cuando más lo necesitábamos”, declaró el Dr. Eric Topol del Scripps Research Institute® (Nature, 2021).
c). Aplicaciones en la agricultura: Recientemente, AlphaFold® ha sido empleado para:
- Diseñar cultivos resistentes a sequías, mediante la modificación de las proteínas reguladoras del agua
- Desarrollar bio-fertilizantes más eficientes, al comprender a detalle, las enzimas involucradas en la fijación de nitrógeno
- Crear alternativas a pesticidas mediante una ingeniería de proteínas naturales
En conclusión: ¿Qué es AlphaFold®? Es una herramienta desarrollada por DeepMind (subsidiaria de Alphabet), AlphaFold® es un sistema de inteligencia artificial (IA) que predice la estructura 3D de las proteínas, a partir de su secuencia de aminoácidos, resolviendo un problema científico de hace 50 años conocido como: “El problema del plegamiento proteico” (Jumper, et. al., 2021). Su tecnología clave, consiste en un conjunto de redes neuronales profundas, que combina modelos de atención transformadora y aprendizaje por refuerzo. En la práctica, es una base de datos pública: Ya que AlphaFold Data Base®, alberga 230 millones de estructuras predichas (DeepMind, 2023). Y, entre sus aplicaciones actuales (2024 a la fecha), se tienen las siguientes:
- Descubrimiento de fármacos: En 2023, la empresa Isomorphic Labs™ (filial de DeepMind®), usó AlphaFold® para diseñar un inhibidor de la proteína KRAS G12C, relacionada con el cáncer de pulmón, acelerando el proceso de curación, de cinco años, a solamente seis meses (Nature Biotechnology, 2024).
- Vacunas de ARN mensajero: El laboratorio Moderna™, empleó AlphaFold® para optimizar la estructura de la proteína Spike del SARS-CoV-2 en sus vacunas de segunda generación (Callaway, 2023).
- Biología sintética: La startup Arzeda™, diseña enzimas industriales con AlphaFold® para degradar los plásticos PET (Science, 2023).
Finalmente, entre sus principales limitaciones, se encuentra la siguiente:
- Precisión en los complejos proteicos: AlphaFold® aún tiene dificultades con proteínas intrínsecamente desordenadas (Science, 2024).
- Tesla Autopilot®: Conducción Autónoma en la Era de la inteligencia artificial (IA):
- ¿Qué es Tesla Autopilot®? Es un sistema avanzado de asistencia al conductor (ADAS), que utiliza redes neuronales convolucionales, y 8 cámaras de 360° para navegación semi-autónoma (Tesla, 2023).
- Su tecnología clave es la visión por computadora: Consiste en el procesamiento de imágenes en tiempo real con chips FSD (Full Self-Driving) de Tesla™.
- Aprendizaje por refuerzo: Mejora continua con datos de su flota (1.5 millones de vehículos, recopilando datos en tiempo real).
Entre las aplicaciones actuales (2024 a la fecha), se tienen las siguientes:
a) Navegación Urbana Autónoma (NUA): En 2024, Tesla™ lanzó la versión FSD Beta v12, que toma decisiones basadas en inteligencia artificial (IA) pura (sin reglas pre-programadas), manejando en glorietas y en semáforos complejos (The Verge, 2024).
b) Seguridad Vial: Autopilot®, redujo accidentes en un 40% en las autopistas (NHTSA, 2023), aunque sigue bajo escrutinio por falsos positivos.
c) Robotaxis: Tesla™ probó su primer robotaxi sin volante en Austin (2024), usando un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) multimodal (Tesla AI Day, 2023).
Sin embargo, también tiene las siguientes limitaciones:
- Dependencia de datos: Funciona mejor en regiones con alta densidad de vehículos Tesla™ (ejemplo: California vs. África).
- Regulaciones: Está prohibido en la Unión Europea al no tener la homologación L3 (Reuters, 2024).
Sin embargo, también tiene casos de uso realmente sorprendentes, ya que más allá de la conducción en autopista, Autopilot®, ha demostrado capacidades inesperadas:
- Minimización de accidentes imposibles.
- Detección de colisiones laterales con 0.8 segundos de anticipación.
- Frenado automático para peatones que están fuera del campo visual directo.
También ofrece una navegación óptima en condiciones extremas:
- Reconocimiento de caminos cubiertos de nieve, y sin marcas visibles.
- Adaptación a conducción en tormentas de arena (demostrado en Dubai).
Por otra parte, tiene una extraordinaria interacción con la infraestructura citadina:
- Comunicación con semáforos inteligentes en ciudades piloto.
- Reconocimiento de señales de mano de los agentes de tránsito.
Y, finalmente, se muestra un comparativo de lo que cada una de estas inteligencias artificiales, ofrece como ventaja competitiva, (Ver la Tabla 1):
Tabla 1. Comparativo de las inteligencias artificiales: AlphaFold®, y Tesla Autopilot®.
Conclusiones:
AlphaFold® y Autopilot®, ilustran cómo la inteligencia artificial (IA), está pasando de ser una tecnología prometedora a una herramienta operativa crítica en sectores que van desde la salud hasta el transporte. Su evolución continuará definiendo estándares en:
- Precisión científica (en el caso de AlphaFold®).
- Seguridad y autonomía (en el caso de Autopilot®).
Estas dos inteligencias artificiales no son solamente productos tecnológicos, sino faros que iluminan el camino hacia un futuro, en donde la inteligencia artificial (IA) soluciona problemas que antes considerábamos imposibles.
Hasta aquí con esta tercera entrega acerca de las diferentes inteligencias artificiales, con sus principales características, así como a sus aplicaciones más representativas en la cotidianidad. La próxima semana continuaremos analizando otro par de esas herramientas en lo específico. El análisis será sobre: IBM Watson Health®, y Google DeepMind® (AlphaGo®). Y, como ya es nuestra semanal y sana costumbre, reciban un muy cordial saludo desde la siempre hermosa, imponente, perfecta e inigualable ¡Bahía de Banderas (Puerto Vallarta, y la Riviera Nayarit)! Muchas gracias. (Continuará…)
Referencias:
Callaway, E. (2023). The entire protein universe: AI predicts shape of nearly every known protein. Nature. Recuperado de: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02554-0 (Consultado en Abril del 2025)
DeepMind. (2021). AlphaFold: A solution to a 50-year-old grand challenge in Biology. Recuperado de: https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology (Consultado en Abril del 2025).
Jumper, J.; Evans, R.; Pritzel, A.; Green, T.; Figurnov, M.; Ronneberger, O. & Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596 (7873), p.p. 583-589. Recuperado de: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2 (Consultado en Abril del 2025).
National Highway Traffic Safety Administration [NHTSA]. (2023a). Advanced driver assistance systems: Crash prevention effectiveness. Recuperado de: https://www.nhtsa.gov/technology-innovation/automated-vehicles-safety (Consultado en Abril del 2025).
National Highway Traffic Safety Administration [NHTSA]. (2023b). Crash data report for vehicles equipped with Autopilot. Recuperado de: https://www.nhtsa.gov/technology-innovation/vehicle-safety-technology (Consultado en Abril del 2025).
Tesla. (2023). AI Day 2023. Recuperado de: https://www.tesla.com/ai-day-2023 (Consultado en Abril del 2025.
