La IA de plegamiento de proteínas de Meta nos recuerda que no es solo una empresa de metaverso

Meta ha presentado una nueva IA de plegamiento de proteínas que podría ser revolucionaria para la ciencia y el desarrollo de nuevos medicamentos.

Facebook, como se conocía a la empresa antes de cambiar su nombre, siempre ha sido vista como líder en IA. El popular marco de código abierto PyTorch fue creación de Facebook y, a principios de este año, Meta se convirtió en miembro fundador de una fundación que tiene como objetivo impulsar la adopción de la IA.

En su búsqueda por convertirse en un líder en el metaverso, cambiando el nombre de su empresa para reflejarlo, a muchas personas, incluidos los accionistas, les preocupa que reduzca su enfoque en otras áreas importantes.

Brad Gerstner, el fundador del accionista de Meta, Altimeter Capital, escribió una carta en la que instó a Meta a reducir sus inversiones en metaverso y “solidificar la posición de la empresa” como uno de los líderes mundiales en IA.

“La inversión de Meta en IA dará lugar a nuevos productos emocionantes e importantes que se pueden vender de forma cruzada a miles de millones de clientes. Desde Grand Teton hasta Universal Speech Translator y Make-A-Video, estamos presenciando un momento cámbrico en la IA y, sin duda, Meta está bien posicionada para ayudar a inventar y monetizar ese futuro”, escribió Gerstner.

“Quizás fue el cambio de nombre de la empresa a Meta lo que hizo que el mundo concluyera que estabas gastando el 100 % de tu tiempo en Reality Labs en lugar de AI o el negocio principal. Cualquiera que sea la razón, esa es ciertamente la percepción”.

El anuncio de Meta esta semana de su IA de plegamiento de proteínas podría ayudar a aliviar tales preocupaciones.

La compañía ha lanzado el Atlas Metagenómico ESM, que presenta más de 600 millones de proteínas y predicciones para casi toda la base de datos MGnify90, además del modelo utilizado para crear la base de datos y una API que permite a los investigadores utilizarla para descubrimientos científicos.

Meta dice que descubrió que el uso de un modelo de lenguaje de secuencias de proteínas aceleró la predicción de estructuras hasta 60 veces.

“ESMFold muestra cómo la IA puede brindarnos nuevas herramientas para comprender el mundo natural, como el microscopio, que nos permitió ver el mundo a una escala infinitesimal y abrió una nueva comprensión de la vida”, explicó Meta.

“Gran parte de la investigación de IA se ha centrado en ayudar a las computadoras a comprender el mundo de una manera similar a como lo hacen los humanos. El lenguaje de las proteínas está más allá de la comprensión humana y ha eludido incluso las herramientas informáticas más poderosas. La IA tiene el potencial de abrir este lenguaje a nuestra comprensión”.

El código y los modelos de ESM se pueden encontrar en GitHub aquí.

(Foto de Kelly Sikkema en Unsplash)

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