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Ignacio CrespoJuan Carlos GilFrancis VillatoroJosé EdelsteinHéctor SocasSilvana TapiaIsabel CorderoLuisa AchaerandioGastón Giribetcostos asociados al cómputo deepmindartículos sobre costos de deepmindpublicaciones nature de deepminddeepmind consume recursosdestilado de inteligencias artificialesprototipos iniciales costososoptimización de prototipos deepmindDeepMindNatureLuisa AchaerandioFrancis VillatoroGoogleAlfa Fold 2Alfa Fold 3Docking de fármacosAlpha GenomeHéctor SocasIsabel CorderoIgnacio CrespoDraimesaIA (Inteligencia Artificial)Dennis HassabisProyecto Genoma HumanoAlphaFoldAlfaFol 2TPUs
DeepMind consume recursos
Con
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Francis Villatoro explica que DeepMind es actualmente la única entidad con la capacidad para realizar ciertos proyectos y consumir los recursos necesarios, pero a medida que se optimizan los prototipos iniciales, las versiones posteriores resultan menos costosas.
…completo, ¿cómo vas a saber tú de qué va este libro con solo un capítulo? ¿Vale? O sea, realmente eso es como lo que creo que hay que hacer ver, porque acabo de decir un dato de un SNIP concreto: la posición 89 millones, o sea, es un orden de magnitud más. Sí, sí, sí, sí, y eso ya digo, en temas de eso, de cómputo, de coste, etcétera, es muy difícil que un artículo de este tipo te lo comente, pero son costes muy altos; es decir, lo que ha hecho DeepMind, lo que hay que dar. Claro, que lo publica en Nature fundamentalmente porque No hay ahora mismo nadie en el mundo capaz de hacerlo, que no son ellos. O sea, ellos lo pueden hacer o pueden consumir todo ese tipo de recursos. ¿Qué pasa? Que después vendrán la gente que hace destilado de estas inteligencias artificiales, que hace optimizaciones de todo tipo y al final lo que el primer prototipo, digamos, ha costado una enormidad de recursos increíbles, las siguientes versiones van siendo cada vez menos costosas, ¿no? No, no, pero yo creo que sería hasta bonito ver que eso pasa, ¿no? Que por ejemplo, bueno, tú lo sabes también, los algoritmos numéricos y yo, a mí eso es que me preocupa mucho, ¿no? Porque trabajo con gente que las simulaciones tardan meses en hacerse y…
Significado #1 · Palabras #1
Ignacio Crespo explica cómo los investigadores del yacimiento de Draimesa se enfrentaron al desafío de entender cómo diversas especies descomunales de saurópodos pudieron coexistir en un mismo lugar.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #11análisis isotópico de saurópodos draimesaredes tróficas en yacimiento draimesaestructura craneal para especies descomunalesinvestigadores draimesa y análisis de restos…una especie, lógicamente había numerosos géneros y aquí se encontraron seis, puede que siete, tienen esa duda, pero seis seguro. Esto hace que sea el lugar del planeta, el yacimiento del planeta, con más variedad de géneros de saurópodos jamás encontrado. Esto es súper interesante porque dices: ¿cómo puede ser que un mismo lugar permitiera sobrevivir a especies tan descomunales que en principio deberían competir por recursos? Y ellos se plantearon eso y decidieron coger todos los datos y aplicarles a través de un paquete de R, análisis para crear estas redes tróficas, todos los datos que pudieran recabar; por ejemplo, análisis isotópico para ver qué elementos podían haber consumido, análisis de restos en dientes, análisis de la estructura de su cráneo, sus proporciones, con lo cual podían situarlos en un espacio y determinar qué características tenía una especie. Y a partir de todo esto lo recompusieron. Por supuesto que hay mil problemas, pero la realidad es Que han generado dos grafos, uno de ellos que tiene, y ahora explico lo que son, 12.000 cadenas alimenticias únicas. Esto significa que son cadenas que empiezan en la base, empiezan en una planta, terminan en un superpredador y no vuelven a pasar ni por la…
Héctor Socas introduce un trabajo de DeepMind llamado Alpha Genome, el cual ha generado premios previos y podría ser revolucionario para la medicina.
Habla: Héctor SocasSignificado #6 · Palabras #8alpha genome de deepmindpremios deepmind iteraciones anterioresrevolucionario para la medicina alpha genomepremio nobel a alfafol 2impacto de alpha genomealpha genome y deepmind naturedennis hassabis premio nobel dismineimpacto futuro alpha genome inciertoproyecto genoma humano hace 25 años…¿no? O sea, lo vemos, pero sí, sí, muy muy interesante. Muy bien, Francis, yo me había saltado el orden y porque, no sé, leí mal. No se ha notado, si no se ha notado, Francis, o sea, Francis, Héctor. Si no lo digo nadie se da cuenta, pero teníamos. Pendiente este trabajo de DeepMind que ya nos ha dado incluso algunos premios Señal en iteraciones anteriores y ahora pues tenemos a Alpha Genome ahí dando caña, ¿no? Esto parece algo muy, no sé, que puede ser muy revolucionario para la medicina, ¿no? Eso esperamos, a ver cómo lo cuento. Por cierto, esto simplemente me encanta la portada; ya está, simplemente tenía que decirlo. Bueno. La portada realmente es alusiva al tema que viene después. Sí, pero me encanta, pero me encanta. Voy a intentar ser breve; hay que recordar el premio Nobel a AlfaFol 2, no fue a AlfaFol y hoy ya tenemos AlfaFol 3. Cuando salió AlphaFall, que es el software de DeepMind para estimar la conformación tridimensional, el pegamento de proteínas y que hoy en día ya usa todo el mundo, es algo absolutamente increíble lo rapidísimo que se ha introducido en el mundo. AlphaFall realmente no era tan prometedor; es una cosa que parecía que había dado un salto grande, pero uno no sabía realmente cómo evaluar realmente el impacto que iba a tener. Podía tener un gran impacto, menos impacto, había dificultades en cómo usarlo por mucho bioquímico, por mucho biólogos y eso algo parecido con lo que nos ocurre con Alpha Genome. Alpha Genome es un software que ahora mismo lo que realmente ofrece en este trabajo, que obviamente, como todos los trabajos importantes de DeepMind, se está publicando en la revista Nature. El penúltimo coautor es Dennis Sadavis, ¿cómo era que yo? Tengo que mirar el nombre, Dennis Hassabis, que es el premio Nobel de Dismine, y claro, es un trabajo que tú dices: si algún día tenemos un Alpha Genome 2 o 3, probablemente tenga un impacto similar a Alpha Fall 2, pues no lo sabemos; puede que sí, puede que no, pero nos ayuda a atacar un problema que es bastante complicado. Como sabéis, el proyecto Genoma Humano se vendió en su momento hace 25 años, como que iba a Revolucionar la medicina y todo el mundo se quedó con las ganas. No ha revolucionado realmente la medicina, ha aportado muchas cosas. En la comprensión, por ejemplo, de las enfermedades raras, de baja prevalencia, muchas son monogénicas y ha ayudado muchísimo…
Francis Villatoro explica cómo Google, específicamente DeepMind con sus modelos AlfaFold, se ha convertido en una herramienta esencial para la investigación, especialmente en el campo del docking de fármacos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #4 · Palabras #10alfa fold 3 en docking fármacosdeepmind alfa fol para investigacióngoogle herramienta grupos investigación…o todo lo contrario. Pensábamos que iba a ser más útil, pero en realidad lo entendemos perfectamente y no es tan útil. ¿Vale? O sea, no sabemos, porque esto es investigación, investigación básica. Entonces, la gran empresa que puede empezar a acercarnos a lo que necesitamos es Google. Sencillamente. Se siente por todos los grupos de investigación en diferentes universidades solamente Google y en concreto DeepMind. Dismine, con el éxito que ha tenido enorme con Alfa Fol 2 y sobre todo Alfa Fol 3, que ahora se está usando en docking de fármacos financiado por grandes farmacéuticas, eso ya no es accedible a todos los investigadores, sino solo a quien paga, y las grandes farmacéuticas están pagando, y parece que pagan porque ven que sacan rendimiento Y les ahorra dinero y costes, pues lo que ha planteado Dismine es hacer algo parecido con esta parte no codificante del ADN. Claro, lo que tenemos ahora es una especie de prototipo, es un primer paso. Alpha Genome prácticamente no aporta nada, y por favor,…
Francis Villatoro explica cómo DeepMind ofrece resultados comparables a otras herramientas de inteligencia artificial disponibles para bioquímicos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #3 · Palabras #7deepmind para bioquímicaentorno de genes con deepmindgenes relevantes con deepmind…falta avanzar mucho en humano y en ratón para que esto sea útil. Pero la ventaja que tenemos es que se ha validado con todos los softwares de inteligencia artificial que están disponibles y lo que se ha observado es que esta inteligencia artificial única de DeepMind en todas las respuestas da resultados comparables a todas las demás herramientas, con lo que cuando un bioquímico normalmente tenía que usar dos o tres herramientas, pues quiero ver en este: tengo un gen o un par de genes y quiero ver el entorno entre ellos, qué zonas son relevantes, regulatorias o no. Pues uso una técnica para ver el tema del splicing, para ver cómo qué tipo de variante de ese gen producen diferentes proteínas, qué tipo de transcriptos genero. Tengo otra técnica para ver, pues, posibles lugares donde se acoplan factores de transcripción de…
Francis Villatoro plantea la cuestión del impacto medioambiental de los estudios sobre plegamiento de proteínas y análisis genómico, señalando el alto consumo energético de estos softwares.
Habla: Isabel CorderoSignificado #7 · Palabras #20software plegamiento proteínas consumo energéticoimpacto medioambiental análisis genómicoconsumo de máquina software científicodeclaración sostenibilidad estudios científicosgoogle vende computo con tpuscentral nuclear alimenta centro datosconsumo centros cálculo ciudad…viendo qué cosas tiene desreguladas. Eso es lo que cuando habla de microbiota, Silvana habla de disbiosis, ese patofenotipo específico de ese paciente, tratar de entenderlo; ahora mismo no lo entendemos y lo mismo lo que es patofenomónico. Una pregunta. ¿qué impacto en sostenibilidad tienen estos estudios? Porque esto quemará mucho, ¿no? ¿De máquina te refiere? Sí, esto crea mucha máquina, o sea, ese tipo de software están consumiendo una barbaridad, yo no lo pone, eso no se pone en un artículo, eso no se declara públicamente, pero están consumiendo una barbaridad, ¿vale? O sea, no digo que no se tenga que hacer, digo que estaría bien también tenerlo en cuenta para utilizar las herramientas que necesitamos en cada momento, ¿no? Sí, O sea, uno de los negocios de Google es vender TPUs, vender horas de cómputo con este tipo de procesadores tensoriales que se usan en inteligencia artificial y obviamente para sostener eso pues va a tener que poner una pequeña central nuclear de fisión al lado de cada centro de datos ¿vale? Y van a empezar a popularizarse las centrales nucleares en los próximos 10 años específicas y orientadas a solamente alimentar un centro de datos, pero eso es lo que tenemos y eso pues a mucha gente a la gente le parecerá más sostenible o menos sostenible, más aceptable o menos aceptable, pero el consumo de muchos de estos centros de cálculo es comparable a una pequeña ciudad, una ciudad de 100.000 habitantes, cosas así y eso. Es la realidad, entonces te lo tienes que considerar. Yo no estoy ni a favor ni en contra. Sí, pero ponerlo encima de la mesa, Isabel. Yo creo que se debería de decir, digamos que... Yo de todas formas, si tengo que elegir entre el alfa genome y 100.000…
Isabel Cordero enfatiza la importancia de comprender los recursos disponibles, su impacto y utilidad, comparándolos con la necesidad de utilizar recursos significativos para tareas específicas.
Habla: Isabel CorderoPalabras #9recursos disponibles impacto utilidadsumar dos más donasaplicaciones otros recursos…Sí, pero ponerlo encima de la mesa, Isabel. Yo creo que se debería de decir, digamos que... Yo de todas formas, si tengo que elegir entre el alfa genome y 100.000 habitantes, me quito los 100.000 habitantes que me sobran para gente en el planeta ahora mismo. Lo decía sobre todo porque creo que es importante entender los recursos que tenemos, como el impacto que tienen y también la utilidad que tienen, ¿no? Es como a lo mejor para sumar dos más donas necesito eso. O a lo mejor también estaría muy bien para otras aplicaciones, otros recursos. Oye, y para lo que haga falta, pues para eso está, ¿no? No lo decía para posicionarme ni a favor ni en contra, simplemente que es algo que se está empezando a Hablar y que creo que si pensamos en sostenibilidad, eso es muy importante y de hecho hay grupos que lo están teniendo en cuenta. Por ejemplo, otro día hablábamos José y yo con Cecilia Garrafo, que es la directora de Astro AI de Harvard y ellos tienen como…
Luisa Achaerandio señala que la sostenibilidad también tiene implicaciones económicas, afectando el consumo de recursos hídricos, territoriales y electrónicos.
Habla: Luisa AchaerandioPalabras #2consumo recursos hídricos y territorioimpacto económico de recursos electrónicosprecio componentes computadora mercado…tipo. Pero solo se usa para calcular cosas que no podríamos calcular de otra manera, por ejemplo, protocolos así. Lo que quiero decir es que hay colaboraciones que ya están teniendo en cuenta eso y ya son responsables sobre ese tipo de cosas. Eso está genial. Y sobre todo porque tiene un impacto también económico, porque no deja de ser un consumo no solo de recursos hídricos, de recursos a nivel de territorio, sino también de recursos electrónicos; porque al final esto provoca a lo mejor en el mercado que suba mucho el precio de los componentes de una computadora, por ejemplo, que tú te quieras comprar. Es que todo tiene un precio, nunca mejor dicho. Entonces creo que es importante tenerlo en cuenta. Y yo quería añadir un dato luego cuando queráis, ¿vale? Porque es que... Añádelo, añádelo ahora Pues que fijaros que no ha pasado, pero ni un siglo, pero ni de lejos, desde la primera secuenciación, o sea, fue en 1977 cuando Maxali Gilberto hizo la primera…
Francis Villatoro explica que DeepMind es actualmente la única entidad con la capacidad para realizar ciertos proyectos y consumir los recursos necesarios, pero a medida que se optimizan los prototipos iniciales, las versiones posteriores resultan menos costosas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1costos asociados al cómputo deepmindartículos sobre costos de deepmindpublicaciones nature de deepminddeepmind consume recursosdestilado de inteligencias artificialesprototipos iniciales costososoptimización de prototipos deepmind…completo, ¿cómo vas a saber tú de qué va este libro con solo un capítulo? ¿Vale? O sea, realmente eso es como lo que creo que hay que hacer ver, porque acabo de decir un dato de un SNIP concreto: la posición 89 millones, o sea, es un orden de magnitud más. Sí, sí, sí, sí, y eso ya digo, en temas de eso, de cómputo, de coste, etcétera, es muy difícil que un artículo de este tipo te lo comente, pero son costes muy altos; es decir, lo que ha hecho DeepMind, lo que hay que dar. Claro, que lo publica en Nature fundamentalmente porque No hay ahora mismo nadie en el mundo capaz de hacerlo, que no son ellos. O sea, ellos lo pueden hacer o pueden consumir todo ese tipo de recursos. ¿Qué pasa? Que después vendrán la gente que hace destilado de estas inteligencias artificiales, que hace optimizaciones de todo tipo y al final lo que el primer prototipo, digamos, ha costado una enormidad de recursos increíbles, las siguientes versiones van siendo cada vez menos costosas, ¿no? No, no, pero yo creo que sería hasta bonito ver que eso pasa, ¿no? Que por ejemplo, bueno, tú lo sabes también, los algoritmos numéricos y yo, a mí eso es que me preocupa mucho, ¿no? Porque trabajo con gente que las simulaciones tardan meses en hacerse y…
Héctor Socas plantea la necesidad de aclarar a los oyentes sobre el consumo energético asociado a la inteligencia artificial, diferenciando entre el entrenamiento y el uso de redes neuronales.
Habla: Héctor SocasSignificado #14 · Palabras #17entrenamiento redes neuronales consumouso propagación directa redes neuronalesconsumo energético entrenamiento iaredes neuronales portátil…en una cierta herramienta y el profesor integra esa información, o sea, hay una serie de pequeños detalles que son de implementación y que me parecen menos relevantes que realmente el posible futuro y lo mucho que promete este tipo de tecnologías. Por cierto, Y este tema del consumo energético con la IA que se habla mucho, conviene ¿no sé si aclararle o recordarle a nuestros oyentes? ¿No sé si todos están al tanto?, que realmente hay dos pasos en el proceso de cuando usas redes neuronales: hay una parte que es el entrenamiento y otra parte que es el uso, la propagación directa, donde realmente está la parte gorda, la parte del procesamiento pesado, donde está el consumo; lo que hace nuestro dato sobre todo es el entrenamiento, es la parte que realmente consume mucho. Una vez que tienes una red neuronal entrenada, normalmente correrla es nada; de hecho, hay muchas que las puedes correr en un portátil de las que usamos habitualmente, que lo pesado realmente es entrenarla. Bueno, pasamos siempre. Recordemos que en este tipo de software que tienen una comunidad de usuarios enorme, cuando se ponen en producción y ahora se pondrá muy de moda, son decenas de miles de personas que quieren usarlos cada segundo del día ¿Vale? O sea,…
