La inteligencia artificial, que alguna vez fue el reino de la ciencia ficción, reclamó el lunes su lugar en la cima de los logros científicos en Suecia.
En una ceremonia histórica en el prestigioso Concertgebouw de Estocolmo, John Hopfield y Geoffrey Hinton ganaron el Premio Nobel de Física por su trabajo sobre redes neuronales, sistemas que imitan la arquitectura del cerebro y forman la base de la IA moderna.
Mientras tanto, Damis Hassabis y John Jumper aceptaron el Premio Nobel de Química por Alphafold de Google DeepMind, un sistema que resolvió un problema «imposible» en biología: predecir la estructura de las proteínas, con profundas implicaciones para la medicina y la biotecnología.
Estos logros van más allá del prestigio académico. Marcan el comienzo de una era en la que los sistemas de inteligencia artificial impulsados por GPU resuelven problemas que antes se consideraban intratables, revolucionando industrias multimillonarias, desde la atención médica hasta las finanzas.
El legado de Hopfield y la base de las redes neuronales.
En la década de 1980, Hopfield, un físico con una habilidad especial para hacer preguntas, aportó un nuevo enfoque a las redes neuronales.
Introdujo escenas energéticas, tomadas de la física, para explicar cómo las redes neuronales resuelven problemas encontrando estados estables de baja energía. Sus ideas, abstractas pero elegantes, sentaron las bases de la IA al mostrar cómo los sistemas complejos se mejoran a sí mismos.
Un avance rápido hasta principios de la década de 2000, cuando Geoffrey Hinton, un psicólogo cognitivo británico apasionado por las ideas radicales, tomó el relevo. Hinton creía que las redes neuronales podrían revolucionar la IA, pero entrenar estos sistemas requería una enorme potencia informática.
En 1983, Hinton y Sejnowski se basaron en el trabajo de Hopfield e inventaron una máquina de Boltzmann que utilizaba neuronas binarias estocásticas para escapar de los mínimos locales. Descubrieron un método de aprendizaje elegante y muy sencillo basado en la mecánica estadística que era una alternativa a la retropropagación.
En 2006, una versión simplificada de este método de aprendizaje demostró ser muy eficaz para entrenar redes neuronales profundas con retropropagación antes de comenzar. Sin embargo, entrenar estos sistemas todavía requiere una gran potencia computacional.
Alpha Fold: la revolución de la biología con IA
Una década después de AlexNet, la IA pasó a la biología. Hassabis y Jumper lideraron el desarrollo del pliegue alfa para resolver un problema que había desconcertado a los científicos durante años: predecir la forma de una proteína.
Las proteínas son los componentes básicos de la vida. Sus formas determinan lo que pueden hacer. Comprender estos patrones es clave para combatir enfermedades y desarrollar nuevos medicamentos. Pero encontrarlos fue lento, costoso y poco confiable.
AlphaFold cambió eso. Utilizó las ideas de Hopfield y la red de Hinton para predecir las conformaciones de proteínas con notable precisión. Impulsado por GPU, mapea casi todas las proteínas conocidas. Ahora, los científicos utilizan los pliegues alfa para combatir la resistencia a los medicamentos, desarrollar mejores antibióticos y tratar enfermedades que antes se consideraban incurables.
Lo que alguna vez fue el nudo gordiano de la biología ha sido deshecho por la IA.
Factor GPU: Habilitando el potencial de la IA
Las GPU, el motor indispensable de la IA moderna, están en el centro de estos logros. Originalmente diseñadas para reproducir bien los videojuegos, las GPU eran perfectas para las demandas de procesamiento masivamente paralelo de las redes neuronales.
Las GPU de NVIDIA, en particular, se convirtieron en motores que impulsaron avances como AlexNet y AlphaFold. Su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos a una velocidad extraordinaria permitió a la IA resolver problemas a una escala y complejidad nunca antes posibles.
Redefiniendo la ciencia y la industria
Los avances ganadores del Nobel de 2024 no son solo reescribir los libros de texto: están mejorando las cadenas de suministro globales, acelerando el desarrollo de medicamentos y ayudando a los agricultores a adaptarse a los climas cambiantes.
Los principios de optimización basados en energía de Hopfield ahora informan a los sistemas logísticos impulsados por IA. La arquitectura de Hinton sustenta los vehículos autónomos y los modelos de lenguaje como ChatGPT. El éxito de Alphafold está influyendo en los enfoques impulsados por la IA para el modelado climático, la agricultura sostenible e incluso la ciencia de los materiales.
El reconocimiento de la IA en la física y la química indica un cambio en nuestra forma de pensar sobre la ciencia. Estas herramientas ya no se limitan al ámbito digital. Están cambiando el mundo físico y biológico.