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Las proteínas son las nano-máquinas de la vida, transportan el oxígeno en la sangre, permiten que los ojos detecten la luz, mueven los músculos del cuerpo. Incrementar nuestro conocimiento sobre las proteínas nos permitirá usarlas para entender y combatir enfermedades más rápidamente, usar enzimas para transformar desechos plásticos y hacerlos biodegradables, incluso llegar a capturar gases de efecto invernadero, entre muchas otras aplicaciones. Las proteínas están hechas de bloques llamados aminoácidos, una proteína tiene cierta estructura tridimensional, es decir, cierta posición de sus aminoácidos, llamada “plegado de proteínas” (protein folding https://youtu.be/KpedmJdrTpY). Entender esa forma espacial es básico para poder predecir cómo se va a comportar una proteína, incluso antes de producirla en el laboratorio, permitiendo diseñar en la computadora proteínas como nano-máquinas para que realicen cierta función. Desafortunadamente, predecir la estructura o estructuras tridimensionales de una proteína a partir de una lista de los aminoácidos que contiene, había sido un gran problema sin solución. Incluso hay “video juegos” en línea, en los que jugadores humanos voluntarios en todo el mundo están continuamente intentando descubrir nuevas estructuras tridimensionales, para aumentar el conocimiento científico https://fold.it/ Pero ahora, usando la investigación en Inteligencia Artificial, en particular en el llamado Aprendizaje Profundo (Deep Learning), el equipo de investigación AlphaFold (https://youtu.be/gg7WjuFs8F4) ha producido resultados sorprendentes en la predicción del “plegado de proteínas” (protein folding), acercándonos más al uso de estas nano-máquinas de la vida para mejorar nuestra salud, calidad de vida y combate a los problemas de contaminación
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La Ciencia de Datos es utilizada para combatir la corrupción a nivel internacional, con nuevos algoritmos de inteligencia artificial que revisan enormes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados, para detectar las empresas que los delincuentes usan para el lavado de dinero:
https://www.businessinsider.com/money-laundering-is-a-major-issue-but-this-london-fintech-wants-to-change-it-2019-5 Aquí en México, el análisis de datos también es usado para evidenciar y combatir la corrupción. Ayer tuve la oportunidad de asistir a la presentación del documento de investigación "La impunidad en la nómina magisterial": https://www.mexicoevalua.org/la-impunidad-en-la-nomina-magisterial/ en esa investigación, el Doctor Marco Antonio Fernández, de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Tecnológico de Monterrey, y también de la organización "México Evalúa", muestra un análisis de los datos de la nómina magisterial, es decir, el pago de salarios a los maestros de México, que permite ver que avances hubo con la centralización que se llevó a cabo durante el sexenio pasado, pero también muestra en donde sigue habiendo desvío de los recursos económicos en corrupción. La educación de calidad es una de las principales condiciones para reducir la desigualdad económica, para lograr que los hijos de gente pobre no estén condenados a ser pobres, sin oportunidades. Por eso es importante el dinero llegue realmente a los profesores, y no a los bolsillos de ladrones y corruptos. Gracias al Doctor Fernández y a su equipo de trabajo por su valiosa investigación |
IDMIngeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas Archivos
Junio 2019
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