Tecnologia
La nueva IA de OpenAI promete aumentar la vida humana en 10 años
OpenAI y la puesta en marcha Retro Biosciences ha creado un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) que podría ayudar a añadir 10 años a la vida humana media, según un informe de Revisión de tecnología del MIT. El proyecto representa la primera incursión de la empresa liderada por Sam Altman en el campo de los datos biológicos.
El sistema de lenguaje automático, denominado GPT-4b, es el resultado de un año de investigación conjunta. Fue entrenado para sugerir formas de rediseñar los factores Yamanaka, un conjunto específico de proteínas con la capacidad de convertir células de la piel humana en células madre pluripotentes que pueden regenerar cualquier tejido corporal.
La eficiencia de la reprogramación celular in vitro es limitada en la actualidad. Registre tasas promedio de éxito inferiores al 1% tras semanas de tratamiento. OpenAI asegura que las sugerencias generadas por su IA permiten a los científicos de Retro Biosciences optimizar este proceso. Sus evaluaciones preliminares indican que las modificaciones propuestas por el programa informático aumentaron en más de 50 veces la eficacia de dos de los factores Yamanaka.
“En general, las proteínas modificadas, según los resultados mostrados por GPT-4b, parecen ser más funcionales que las que los científicos pudieron producir por sí solas”, dice John Hallman, investigador de OpenAI y uno de los principales desarrolladores del modelo.
OpenAI apuesta por la ciencia
Los métodos convencionales de intervención molecular están limitados en la cantidad de modificaciones que pueden explorar, deboto a la cómplice de las proteínas. Las proteínas típicas están formadas por cientos de aminoácidos, cada uno con hasta 20 variantes posibles. Las posibilidades de reprogramación son casi infinitas. OpenAI destaca que GPT-4b tiende a analizar hasta un tercio de estos aminoácidos.
GPT-4b se diferencia ligeramente del algoritmo AlphaFold de Google, que tiene la capacidad de predecir la estructura que pueden adoptar las proteínas. La organización de Altman afirma que su modelo trabaja con proteínas flexibles y desestructuradas en particular.
El creador de ChatGPT destaca que su modelo fue entrenado con “ejemplos de secuencias de proteínas de muchas especies e información sobre qué proteínas tienden a interactuar entre sí”. Explique que el equipo de Retro Biosciences empleó una estrategia de estimulación similar al método de las “pequeñas oportunidades”, en el cual un usuario interactúa con un chatbot introduciendo varios ejemplos con sus respectivas respuestas, seguitos de un caso adicional para que el modelo genere una respuesta específica.
La propuesta OpenAI aún no cuenta con la validación de científicos externosdebido a que el modelo utilizado en las primeras pruebas aún está en fase beta. Pese a ello Aaron Jaech, investigador de la empresa, asegura que “este proyecto pretende demostrar que nos tomamos en serio nuestra contribución a la ciencia. Pero aún debemos determinar si las capacidades del nuevo modelo se presentarán al mundo de forma independiente o si se incorporarán a nuestros sistemas de razonamiento más recientes”.
