El Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado a los científicos David Baker, Demis Hassabis y John Jumper por sus destacados avances en el estudio de las proteínas, elementos clave para el desarrollo de la vida. Baker trabaja en la Universidad de Washington, en Seattle, mientras que Hassabis y Jumper desarrollan su labor en Google DeepMind, Londres.
El anuncio fue realizado por Hans Ellegren, secretario general de la Real Academia Sueca de Ciencias, encargada de seleccionar a los galardonados. En 2003, Baker diseñó una nueva proteína, y desde entonces su grupo de investigación ha creado una serie de innovaciones proteínicas, incluyendo aquellas que pueden emplearse como medicamentos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos, según explicó el comité del Nobel. Por su parte, Hassabis y Jumper desarrollaron un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir la estructura de prácticamente los 200 millones de proteínas identificadas por los investigadores hasta la fecha.
Heiner Linke, presidente del Comité del Nobel de Química, destacó que durante años los científicos habían anhelado poder predecir la estructura tridimensional de las proteínas. “Hace cuatro años, en 2020, Demis Hassabis y John Jumper lograron descifrar este código utilizando inteligencia artificial. Lograron predecir la compleja estructura de casi cualquier proteína conocida en la naturaleza”, explicó Linke.
Asimismo, añadió que otro equipo de científicos consiguió diseñar nuevas proteínas, lo que les permitió utilizar las herramientas de la naturaleza con fines propios. «Ese es el reto que David Baker resolvió. Desarrolló herramientas computacionales que permiten a los científicos diseñar proteínas con formas y funciones completamente nuevas, abriendo infinitas posibilidades para el beneficio de la humanidad«, concluyó.
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Nobel de Física: Reconocimiento a los avances en Inteligencia Artificial
El martes, la Real Academia de las Ciencias Sueca también otorgó el Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, en reconocimiento a sus descubrimientos e invenciones que han permitido el avance del aprendizaje automático a través de redes neuronales artificiales.
Hopfield, de la Universidad de Princeton, desarrolló una memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir imágenes y otros patrones de datos. Mientras que Hinton, de la Universidad de Toronto, creó un método que permite a las máquinas descubrir propiedades en los datos de manera independiente, fundamental para las redes neuronales artificiales que se utilizan hoy en día.
La Academia señaló que, aunque las computadoras no pueden «pensar», ahora pueden imitar funciones como la memoria y el aprendizaje gracias a los avances de los laureados. Utilizando conceptos y métodos clave de la física, desarrollaron tecnologías que emplean estructuras en redes para procesar información, lo que ha revolucionado la ciencia, la ingeniería y la vida cotidiana.
No obstante, la Academia también advirtió sobre los riesgos asociados a la inteligencia artificial, subrayando la importancia de utilizar estas tecnologías de manera «segura y ética».
