DeepMind informó a su personal y a la prensa que el grupo central de AlphaFold se está disolviendo, con la mayoría de sus miembros transferidos a otros proyectos o abandonando la empresa en su totalidad. El cambio integra la tecnología de plegamiento de proteínas en Gemini, la plataforma de inteligencia artificial de próxima generación de la empresa diseñada para asistir a los científicos en diversas disciplinas.
AlphaFold, presentado en 2020, resolvió el problema de 50 años de plegamiento de proteínas al predecir estructuras tridimensionales en minutos. El avance convirtió el desafío teórico en una herramienta práctica para el descubrimiento de fármacos, la investigación de enfermedades y la biotecnología en todo el mundo. Su impacto valió a DeepMind un reconocimiento a nivel de Nobel y consolidó la reputación del laboratorio por abordar rompecabezas científicos difíciles.
Según el Financial Times, casi un cuarto de los autores originales de AlphaFold han abandonado DeepMind. Los investigadores restantes han sido redistribuidos a trabajos relacionados con Gemini, diseño de enzimas, investigación de fusión nuclear y genómica. Algunos se mudaron a Isomorphic Labs, la empresa de descubrimiento de fármacos de Alphabet que surgió del éxito de AlphaFold.
“Nuestra estrategia durante los últimos nueve años ha sido centrarnos en desafíos grandiosos”, dijo Pushmeet Kohli, vicepresidente de investigación de DeepMind. “La estrategia ha evolucionado”. Explicó que el laboratorio se está alejando de un enfoque de un equipo por problema hacia la construcción de sistemas de inteligencia artificial que puedan automatizar grandes partes de la investigación científica, un cambio que describió como una progresión natural.
Las salidas más destacadas involucraron a John Jumper, quien compartió el Premio Nobel de 2024 con el jefe de DeepMind, Demis Hassabis, y a los investigadores senior Jonas Adler y Alexander Pritzel. Los tres se unieron a Anthropic, una empresa de inteligencia artificial rival que lanzó recientemente Claude Science, una plataforma destinada a las mismas tareas de biología y descubrimiento de fármacos que AlphaFold pionera. Sus salidas, descritas por un insider como “sorprendentes”, subrayan la presión competitiva en el ámbito de investigación de inteligencia artificial en rápida evolución.
El liderazgo de DeepMind enfatizó su orgullo por el legado de AlphaFold, señalando que la tecnología seguirá impulsando los esfuerzos de descubrimiento de fármacos bajo el paraguas de Gemini. La empresa espera que la visión más amplia del científico de inteligencia artificial genere avances en diversos campos, no solo en el plegamiento de proteínas. Sin embargo, los críticos señalan la pérdida de talentos clave como un signo de advertencia de que la nueva dirección puede ser más arriesgada que el esfuerzo enfocado que produjo AlphaFold.
A medida que DeepMind reorganiza su organización de investigación, la industria observa para ver si la plataforma Gemini puede igualar el éxito singular de AlphaFold. La respuesta dará forma a cómo los laboratorios de inteligencia artificial prioricen los proyectos de ciencia profunda frente a la investigación más generalizada, impulsada por modelos de lenguaje, en los años venideros.
Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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