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PottsMPNN: cómo la IA rediseña proteínas más allá de las secuencias naturales
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PottsMPNN: cómo la IA rediseña proteínas más allá de las secuencias naturales

Investigadores del MIT presentan PottsMPNN, un modelo de aprendizaje automático que incorpora principios físicos y evolución para generar secuencias proteicas que no necesariamente se parecen a las naturales, pero sí son más consistentes con la estabilidad y el plegamiento deseado. El enfoque promete ampliar las posibilidades del diseño de nuevas proteínas con aplicaciones biomédicas y biotecnológicas.

Cómo piensan los algoritmos estratégicos: de los juegos de mesa a la IA que negocia

Cómo piensan los algoritmos estratégicos: de los juegos de mesa a la IA que negocia

Gabriele Farina, investigador de MIT, transforma conceptos de teoría de juegos en algoritmos que resuelven interacciones complejas entre agentes con información parcial. Sus trabajos van desde Cicero —un sistema negociador— hasta avances económicos en juegos como Stratego, con implicaciones directas para decisiones automatizadas en sectores reales.