Evo 2: la nueva IA que predice mutaciones genéticas y abre la puerta a la creación de nuevos organismos
Una alianza entre Ex-Ante y Boma Chile
La inteligencia artificial, la computación cuántica y la exploración espacial están avanzando a pasos agigantados con innovaciones que podrían transformar la ciencia y la industria. Evo 2, el modelo de IA más avanzado en biología abre nuevas posibilidades en el diseño de sistemas genéticos y en el estudio de mutaciones. Microsoft presentó Majorana 1, un chip cuántico a partir de un nuevo estado de la materia, que duplica la capacidad de procesamiento y almacenamiento actual. Mientras, la startup Karman+ apuesta por hacer viable la minería de asteroides y reducir los costos de extracción de recursos en el espacio.
Microsoft presenta el chip del futuro de la computación cuántica
Panorama general. Microsoft acaba de presentar Majorana 1, el chip cuántico más avanzado hasta ahora. La compañía asegura que esta nueva tecnología podrá resolver problemas “útiles” a escala industrial más rápido de lo que se preveía. La clave de su avance está en un nuevo material que duplica la capacidad de almacenamiento y procesamiento de información, y aborda uno los mayores desafíos de la computación cuántica: la escalabilidad.
- El nuevo chip se creó a partir de la investigación de un “nuevo estado de la materia”, diferente al sólido, líquido o gaseoso: la superconductividad topológica.
- A diferencia de la superconductividad convencional, la topológica agrega la capacidad de resistir “ruidos externos” (vibraciones o cambios de temperatura).
- “Todos los computadores del mundo juntos no pueden hacer lo que un computador cuántico de un millón de qubit (unidades mínimas de información cuántica,) podrá hacer”, dice el comunicado de la empresa.
¿Qué significa todo esto? Como consigna Wired, “actualmente hay una competencia por ver qué compañía crea el chip con más qubits dentro”. La razón es que una unidad de procesamiento cuántico, con miles de qubits, implica la construcción de computadores gigantes, lo que complejiza su escalabilidad.
- Según Microsoft, su chip es una “vía clara para meter un millón de qubits en un solo chip que quepa en la palma de la mano”.
Un nuevo estado de la materia. La topología de la materia ha sido estudiada por los científicos desde hace décadas. De hecho, el Nobel de Física 2016 fue otorgado a un equipo que trabajó en el estudio de las transiciones de fases topológicas de la materia.
- Si un material se somete a temperaturas extremadamente altas o bajas, adopta un estado diferente, es decir no líquido, no sólido ni gaseoso.
- Un “estado de la materia” es una fase con propiedades específicas que dependen de condiciones como temperatura y presión.
- Este estado de la materia permite la creación de qubits más estables.
¿Cómo sigue todo esto? Si bien Microsoft ha hecho un avance significativo, según expertos citados por BBC, aún no ha dicho cómo logrará manejar un millón de qubits, “que son muy rápidos, pero también muy difíciles de controlar y propenso a errores”. De lograrlo, representaría un cambio radical en el mundo de la computación.
¿Qué tan viable y barata puede ser la minería espacial? Una startup está tratando de lograr las dos cosas
Qué observar. En 2016 la Nasa envió la misión espacial OSIRIS-Rex al asteroide Bennu; en 2023 volvió con 121 gramos de material extraído. El costo total de la Misión fue de 1.300 millones de dólares, es decir, cada gramo puesto en la tierra costó cerca de 10.700 millones de dólares. Los costos de la minería espacial son estratosféricos, y reducirlos es difícil. A menos que cambie el paradigma con tecnología que la haga viable, como intenta hacerlo la startup Karman+.
- Recientemente recaudó 20 millones de dólares para desarrollar el hardware y software de la que será su primera misión de minería de asteroides, prevista para 2027.
Tecnología conocida. La idea de la compañía es, a partir de la tecnología que ya existe, construir naves espaciales autónomas, que permitan extraer el material de los asteroides, para luego sacar agua de ese material (llamado regolito) y repostar a remolcadores espaciales y satélites.
- “El agua puede usarse directamente para alimentar naves espaciales o descomponerse en hidrógeno y oxígeno”, dice The Engineer.
- Esto reduce los costos de reabastecimiento de combustible para los satélites en órbita hasta en 10 veces en comparación con el combustible de origen terrestre, agrega.
- Karman+ apuesta por aminorar los costos de exploración de mil millones de dólares a menos de 10 millones, informa Techcrunch.
- Además de la tecnología para operaciones autónomas, está desarrollando navegación óptica para viajes interplanetarios, sistemas para mapear e interactuar con asteroides y equipos de minería de gravedad cero.
El modelo comercial. Según las proyecciones de la startup, “el mercado potencial para el reabastecimiento de combustible podría vales miles de millones de dólares”.
- “La idea de extraer asteroides ha pasado de la ciencia ficción y la investigación académica a una oportunidad de mercado comercial”, dijo Teun van den Dries, CEO de Karman+.
Los “pero” que tendrán que revisar. Si bien los planes de la compañía parecen, en principio, viables, Techcrunch advierte que la nave espacial de Karman+ aún no se ha construido, “y mucho menos probado”; los asteroides no orbitan cerca de la tierra y son móviles, lo que dificulta los planes; y no todos los satélites funcionan con hidrógeno y oxígeno, algunos lo hacen con energía solar y baterías.
Evo 2: la nueva IA que predice mutaciones genéticas y abre la puerta a la creación de nuevos organismos
Qué observar. La IA una vez más define los nuevos límites de la ciencia: el modelo Evo 2, recientemente lanzado, no solo representa el mayor avance en la biología computacional hasta ahora, sino que además es capaz de predecir y diseñar nuevos sistemas biológicos, es decir, es un salto adelante en la capacidad de analizar y diseñar la vida. En términos de IA Generativa, la tecnología pasó de elaborar textos, imágenes y videos, a la posibilidad de diseñar nuevos organismos.
- Fue desarrollado por científicos de la Universidad de Stanford, Berkeley, California, ARC Institute y NVIDIA.
- Puede identificar patrones en secuencias genéticas en grandes cantidades de datos y predecir los efectos de todo tipo de mutaciones.
- “Representa un momento clave en el campo emergente de la biología generativa”, dijo Patrick Hsu, profesor de Berkeley, en el comunicado.
La base de datos. Con una versión disponible de forma gratuita en la plataforma Nvidia BioNeMo, Evo 2 (que sigue a Evo 1, lanzado a fines de 2024), es similar a los modelos de lenguaje de IA generativa más potentes.
- Fue entrenado en más de 9,3 billones de nucleótidos (biomoléculas que transmiten la información genética) de ADN y ARN de más de 128.000 genomas completos.
- Incluye información de humanos, plantas y otras especies unicelulares y multicelulares.
- Su capacidad de análisis de secuencias genéticas permitiría optimizar procesos investigativos que han tomado largos periodos de experimentación.
Su uso en investigación biomolecular. Diseñado para avanzar en la investigación biomolecular, de acuerdo con NVIDIA puede analizar la información genética de todas las especies, identificar nuevas moléculas terapéuticas y predecir estructuras proteicas basadas en secuencias genéticas.
- En pruebas con el gen BRCA1, asociado al cáncer de mama, el modelo alcanzó un 90% de precisión en la predicción del impacto funcional de mutaciones desconocidas.
- Generó secuencias de ADN comparables en tamaño a los genomas de bacterias simples.
Si bien existen interrogantes sobre su aplicabilidad a largo plazo y los desafíos que implica su implementación, Arc Institute describe a Evo 2 como un gran paso hacia la “biología generativa”, que permitiría incluso el desarrollo de organismos completamente nuevos.
