La base de datos AlphaFold de Google DeepMind supera los 3 millones de investigadores y consolida el impacto global de la IA en la ciencia

Los líderes de Google DeepMind revelaron este fin de semana que la base de datos de estructuras de proteínas impulsada por inteligencia artificial de la compañía ya es utilizada por más de 3 millones de investigadores en 190 países, un hito que refleja cómo la IA está transformando el descubrimiento científico a escala global.

En un comentario publicado en Fortune previo a la Cumbre de Impacto de IA de India, el director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, y el vicepresidente senior de Google, James Manyika, destacaron que la base de datos AlphaFold, disponible de forma gratuita, se ha convertido en una herramienta estándar para científicos que enfrentan desafíos globales urgentes. Más de un tercio de estos investigadores se encuentran en países de ingresos bajos y medios.

Los ejecutivos subrayaron que, más allá de los chatbots y herramientas de productividad que han captado la atención pública, la inteligencia artificial está ampliando el alcance de la ciencia de vanguardia y ayudando a investigadores de todo el mundo a abordar problemas críticos en sus comunidades.

El sistema AlphaFold, que valió a Hassabis y a su colega John Jumper el Premio Nobel de Química 2024, resolvió un desafío científico de medio siglo: predecir la estructura tridimensional de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos. Actualmente, la base de datos contiene más de 240 millones de predicciones estructurales, abarcando la mayoría de las proteínas conocidas y representando un volumen de trabajo que, de haberse realizado experimentalmente, habría requerido cientos de millones de años.

La tecnología ya se aplica en investigaciones con impacto regional y global. Científicos de la Universidad Nacional de Malasia la utilizan para estudiar la melioidosis, una enfermedad más letal que el dengue en ciertas zonas, mientras que investigadores del Instituto Birla de Tecnología y Ciencia de India trabajan en el desarrollo de variedades de soja resistentes a infecciones por pudrición carbonosa.

AlphaFold forma parte de un conjunto más amplio de herramientas científicas basadas en IA desarrolladas por DeepMind. Entre ellas se encuentran AI co-scientist, diseñada para generar nuevas hipótesis de investigación; EarthAI, enfocada en monitoreo ambiental y respuesta ante desastres; y AlphaGenome, recientemente publicado en Nature, capaz de predecir mutaciones asociadas al cáncer.

En el ámbito sanitario, el modelo de detección de retinopatía diabética de DeepMind ha sido utilizado en 600 mil exámenes a nivel mundial, con alianzas en India y Tailandia que proyectan ampliar esa cifra a seis millones adicionales durante la próxima década.

Los comentarios de Hassabis y Manyika se dieron a conocer antes de la Cumbre de Impacto de IA de India, programada para el 19 y 20 de febrero en Nueva Delhi, la primera cumbre global de inteligencia artificial organizada por una nación del Sur Global. Ambos ejecutivos subrayaron que el desarrollo y la expansión de la IA con fines científicos no pueden depender de una sola empresa o gobierno, y reiteraron su objetivo de hacer que estas herramientas sean accesibles para todos, con la intención de que los próximos grandes avances científicos puedan surgir desde cualquier lugar del mundo.