Apple ha sorprendido a la comunidad de inteligencia artificial con el anuncio de **Pico-Banana-400K**, un extenso conjunto de datos que comprende aproximadamente 400,000 tripletas de texto-imagen-edición. Este dataset, divulgado a través de canales oficiales y plataformas de acceso público, busca impulsar la investigación en la edición de imágenes guiada por instrucciones de texto. En este post, analizamos sus características, explicamos brevemente el proceso de generación y evaluación de ediciones, detallamos la estructura del dataset, y consideramos cómo se accede y utiliza bajo su licencia. Finalmente, se discute el impacto de este avance tanto a nivel global como local, y se explica cómo Agentify AI integra estas innovaciones en sus soluciones.
La integración de la inteligencia artificial en la investigación biomédica sigue marcando hitos cruciales en el tratamiento del cáncer. Google, en colaboración con la Universidad de Yale, ha desarrollado el modelo **Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale)**, un sistema de 27 mil millones de parámetros diseñado para interpretar el "lenguaje" celular. Basado en la familia Gemma de Google —una línea de modelos avanzados que potencia la comprensión de datos biológicos y su integración con técnicas de aprendizaje profundo—, este innovador modelo ha generado una hipótesis novedosa sobre la dinámica de las células cancerígenas. A continuación, se presenta un repaso detallado del descubrimiento, con aclaraciones contextuales, referencias verificables y un enfoque balanceado entre entusiasmo científico y rigor investigativo.
La combinación de inteligencia artificial (IA) y biología molecular está abriendo caminos revolucionarios en el análisis de datos de secuenciación unicelular. En este contexto, **C2S-Scale 27B** representa un avance tecnológico destacado: un modelo de 27 mil millones de parámetros capaz de "leer" y "escribir" datos genómicos en un lenguaje natural. Este post explora en profundidad este innovador modelo, su metodología celular, aplicaciones prácticas, validación experimental y el impacto potencial tanto a nivel global como en la comunidad científica uruguaya.
La Inteligencia Artificial General (AGI) es un concepto que ha generado intensos debates en la comunidad de IA. Se refiere a sistemas capaces de entender, aprender y aplicar conocimientos de forma tan versátil como lo hace un ser humano. Sin embargo, en medio de avances y predicciones ambiciosas, surge la pregunta: ¿realmente es útil el término AGI?
La inteligencia artificial sigue transformando la ciencia, y el anuncio de **AlphaFold 3** por parte de DeepMind está marcando un antes y un después en la predicción de estructuras moleculares. Este modelo, anunciado oficialmente en mayo de 2024, amplía las capacidades de sus predecesores al predecir no solo la estructura de proteínas, sino también interacciones complejas que involucran ADN, ARN y pequeñas moléculas. En este artículo, exploraremos en detalle este avance, comparándolo con versiones anteriores, y analizaremos tanto sus impactos como los desafíos que aún enfrenta.