Google Research ha detallado sus más recientes innovaciones basadas en la inteligencia artificial (IA), la computación cuántica y la comprensión geoespacial, buscando generar un impacto real y tangible. Proyectos como DeepSomatic, para la lucha personalizada contra el cáncer, el algoritmo cuántico «Ecos», para el diseño de mejores materiales y fármacos, y Earth AI, que busca sintetizar la información geoespacial para la respuesta a crisis complejas, marcan el futuro de la investigación aplicada.
¿Se ha preguntado alguna vez cómo es que la investigación más profunda y abstracta en ciencias de la computación puede terminar resolviendo problemas tan concretos como el cáncer o la predicción de huracanes? La respuesta yace en lo que Google Research llama el «ciclo mágico» de la investigación, una aproximación donde un desafío del mundo real impulsa la ciencia fundamental, la cual, a su vez, genera soluciones que abren la puerta a nuevas y más interesantes preguntas.
Este enfoque, según explica Yossi Matias, Vice President, Google & Head of Google Research, es la clave para entender cómo los equipos de la compañía pueden contribuir de forma significativa en campos tan dispares como la genómica, la computación cuántica o la comprensión geoespacial. «La innovación nunca es algo que ‘se hace’ y simplemente se aplica, sino que requiere que volvamos continuamente a la fuente de la investigación para impulsar la innovación», señala Matias. A partir de este principio, Google Research ha presentado avances fundamentales que ya están demostrando un impacto real y tangible en áreas esenciales para la vida de miles de millones de personas.
La inteligencia artificial como aliada en la lucha personalizada contra el cáncer
Una de las áreas más prometedoras de la investigación de Google se centra en la salud. Las leucemias infantiles y diversos tipos de cáncer son conocidos por su complejidad genética, exigiendo tratamientos totalmente personalizados basados en mutaciones específicas. Pero, ¿qué ocurre si la identificación de esas variantes genéticas pudiera ser más precisa que nunca?
Aquí es donde entra DeepSomatic, una nueva y potente herramienta impulsada por la IA que está ayudando a científicos y médicos a detectar y comprender las variantes genéticas dentro de las células cancerosas. La precisión en la secuenciación de los genomas es vital para determinar con exactitud el mecanismo que llevó a que esas células se volvieran cancerosas en primer lugar. Esto, en última instancia, podría allanar el camino para crear curas mucho más personalizadas y efectivas. Nuestros amigos del Children’s Mercy Hospital, socios de Google, ya están explorando cómo aplicar DeepSomatic en la práctica clínica. Es un ejemplo palpable de cómo más de 10 años de investigación en genómica dentro de Google Research están comenzando a traducirse en esperanza.
Computación cuántica para diseñar el futuro de materiales y medicamentos
Otro frente de vanguardia se encuentra en la computación cuántica, un campo que suena a ciencia ficción, pero que es fundamental para el diseño de mejores medicamentos y materiales, como la anhelada batería más eficaz. Para lograr esto, es imprescindible comprender el comportamiento exacto de átomos y moléculas. Las supercomputadoras clásicas tienen una limitación, ya que se basan en el lenguaje binario (0 y 1) y solo pueden usar aproximaciones para modelar la naturaleza a escala subatómica.
A esta diminuta escala, las partículas obedecen a la mecánica cuántica: pueden existir en un estado de superposición y pueden estar entrelazadas, comportándose al unísono. Por ello, Google Research está construyendo su propia computadora cuántica, un sistema que «opera en lenguaje cuántico» y que puede modelar con exactitud el funcionamiento de la naturaleza.
La novedad reciente es el algoritmo cuántico «Ecos», el cual demuestra la superioridad del chip Willow de Google en cálculos complejos que describen cómo se comportan las moléculas con total precisión. Este es un hito de gran utilidad, pues se le considera el primer algoritmo en el mundo que apunta a aplicaciones prácticas de la computación cuántica, sentando las bases para el diseño de mejores fármacos y materiales innovadores. La capacidad de simular la naturaleza a nivel cuántico abre un universo de posibilidades inexploradas en la química y la física aplicada.
Earth AI: Uniendo datos para comprender la Tierra y responder a crisis
Finalmente, la investigación de Google también se está enfocando en cómo podemos vivir mejor en nuestro planeta, lo que implica abordar preguntas geoespaciales complejas. Al momento de predecir el impacto de un huracán, por ejemplo, no es suficiente saber la velocidad del viento esperada o dónde están los edificios. Se necesita una síntesis de muchos tipos de datos: la trayectoria de la tormenta, su gravedad, el clima potencial y su efecto sobre infraestructuras y poblaciones vulnerables.
Abordar esta visión integral requiere unir modelos predictivos y una gran cantidad de datos geoespaciales dispares. Este es el objetivo de Earth AI, un desarrollo plurianual que busca sintetizar toda esa información y poder predictivo. La plataforma busca hacer abordables las preguntas que hasta ahora han sido demasiado complejas o que demandaban demasiados recursos para ser respondidas.
«Las preguntas que actualmente son imposibles de responder porque son demasiado complejas y requieren demasiados recursos geoespaciales dispares serán posibles de abordar», sostiene Matias, destacando que este esfuerzo alternará continuamente entre nuevos usos en el mundo real y nuevas investigaciones que descubran conocimientos aún más profundos sobre cómo podemos vivir bien en este planeta.
Los tres frentes demuestran que la investigación fundamental no es un fin en sí mismo, sino una poderosa herramienta que, al aplicarse al «ciclo mágico» de Google Research, promete generar una ola de soluciones que irán mucho más allá del ámbito digital, con implicaciones directas en la medicina de precisión y en la gestión de crisis climáticas. Es un recordatorio de que la tecnología y la ciencia, cuando se impulsan correctamente, tienen el potencial de mejorar la realidad de 8.000’000.000 de personas.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
