Marzo de 2026
March 2026
AI Scientist-v2 produce el primer artículo de taller revisado por pares escrito íntegramente por IA
Sakana AI lanzó AI Scientist-v2, un sistema de investigación totalmente autónomo que formula hipótesis, escribe código, ejecuta experimentos y produce manuscritos científicos completos. El sistema generó un artículo de taller que fue aceptado tras una revisión por pares estándar, la primera vez que esto se logra sin autoría humana.
February 2026
Google AI Co-Scientist genera y valida hipótesis biomédicas novedosas
Google DeepMind presentó AI Co-Scientist, un sistema multiagente diseñado como colaborador científico virtual. El sistema genera de forma autónoma hipótesis y propuestas de investigación novedosas en dominios biomédicos, y las valida mediante razonamiento interno y síntesis de la literatura antes de presentárselas a los investigadores humanos.
Diciembre de 2025
December 17, 2025
La NOAA implanta modelos meteorológicos de IA en operaciones por primera vez
La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE.UU. puso en servicio operativo tres modelos meteorológicos globales impulsados por IA: AIGFS, AIGEFS y un sistema híbrido que combina IA con conjuntos físicos tradicionales. Construidos sobre la base de GraphCast de DeepMind y ajustados con datos de la NOAA, los modelos utilizan hasta un 99,7 % menos de recursos computacionales y amplían la eficacia de las previsiones en 18-24 horas respecto a los sistemas tradicionales.
November 5, 2025
AlphaEvolve descubre nuevas estructuras matemáticas y mejora el algoritmo de Strassen
DeepMind lanzó AlphaEvolve, un agente de codificación evolutiva impulsado por Gemini que descubrió nuevos algoritmos de multiplicación de matrices, superando el resultado de Strassen de 1969, y estableció una nueva cota inferior para el problema del número de beso en 11 dimensiones. Probado en 67 problemas abiertos de matemáticas, redescubrió las mejores soluciones conocidas en la mayoría de los casos y mejoró varias de ellas.
August 14, 2025
La IA generativa diseña compuestos novedosos que eliminan bacterias resistentes
Investigadores del MIT utilizaron IA generativa para diseñar compuestos químicos completamente nuevos eficaces contra bacterias resistentes a los fármacos. A diferencia de enfoques anteriores que rastreaban bibliotecas existentes, este método generó estructuras moleculares originales dirigidas a vulnerabilidades bacterianas específicas identificadas por el modelo.
August 2025
El primer fármaco diseñado por IA muestra resultados positivos en la fase IIa en humanos
Rentosertib (ISM001-055), un fármaco diseñado íntegramente por IA para la fibrosis pulmonar idiopática, reportó resultados positivos en el ensayo clínico de fase IIa, con mejoras en la función pulmonar. El compuesto fue descubierto en aproximadamente 18 meses a un coste inferior a 2,6 millones de dólares, una fracción de los plazos y presupuestos habituales.
Octubre de 2024
October 9, 2024
Los premios Nobel de Física y Química de 2024 son para pioneros de la IA
El Premio Nobel de Física de 2024 fue para John Hopfield y Geoffrey Hinton por su trabajo fundacional en redes neuronales artificiales. El de Química fue para David Baker por el diseño computacional de proteínas, y para Demis Hassabis y John Jumper de DeepMind por AlphaFold, que resolvió el reto del plegamiento de proteínas que llevaba 50 años sin resolver. Fue la primera vez que los métodos de IA recibieron el Nobel en dos disciplinas simultáneamente.
August 12, 2024
El primer sistema de investigación autónomo de IA acomete la ciencia de principio a fin
Sakana AI lanzó The AI Scientist, el primer sistema integral diseñado para automatizar todo el ciclo de investigación: desde la generación de ideas y la programación hasta la ejecución de experimentos y la redacción de manuscritos científicos completos. El sistema produjo artículos de investigación a un coste de unos 15 dólares cada uno, aunque una evaluación independiente reveló errores de programación en el 42 % de los experimentos y una detección de la novedad limitada.
May 8, 2024
AlphaFold 3 predice interacciones proteína-ADN, proteína-ARN y fármaco-proteína
DeepMind lanzó AlphaFold 3, ampliando sus capacidades más allá de la predicción de estructuras de proteínas para modelar con precisión las interacciones entre proteínas y ADN, ARN y pequeñas moléculas de fármacos. El sistema logró una mejora del 50 % en precisión respecto a AlphaFold 2, permitiendo predecir las interacciones moleculares que subyacen a la mayoría de los procesos biológicos.
January 2024
GenCast supera al mejor sistema meteorológico de conjuntos del mundo en el 97 % de los objetivos
GenCast de DeepMind, un modelo meteorológico probabilístico basado en difusión, superó al sistema de conjuntos de 51 miembros del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Plazo Medio (ECMWF) en el 97,2 % de 1.320 objetivos evaluados en ventanas de previsión de 1 a 15 días. El modelo genera previsiones en minutos en lugar de horas.
Diciembre de 2023
December 20, 2023
La IA identifica una nueva clase estructural de candidatos a antibióticos
Investigadores del MIT utilizaron aprendizaje profundo para identificar una clase estructural completamente nueva de compuestos antibióticos eficaces contra el Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA). El modelo no solo encontró los candidatos, sino que también explicó su razonamiento, revelando las subestructuras químicas responsables de la actividad antimicrobiana.
November 29, 2023
GNoME descubre 2,2 millones de nuevas estructuras cristalinas
DeepMind lanzó GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), una herramienta de aprendizaje profundo que predijo la estabilidad de 2,2 millones de nuevas estructuras cristalinas, equivalente a unos 800 años de conocimiento acumulado en ciencia de materiales. De ellas, 380.000 fueron identificadas como muy estables y prometedoras para su síntesis experimental. Laboratorios externos crearon de forma independiente 736 de estas nuevas estructuras.
November 14, 2023
GraphCast supera la predicción meteorológica tradicional en el 90 % de las variables
GraphCast de DeepMind, un modelo meteorológico basado en redes neuronales de grafos, superó al sistema operativo de previsión del ECMWF en el 90 % de las variables meteorológicas evaluadas. El modelo produce previsiones globales con resolución de 0,25 grados en menos de un minuto, un proceso que los modelos físicos tradicionales tardan bastante más en completar.
May 25, 2023
La IA descubre la abaucina, un nuevo antibiótico dirigido contra una superbacteria crítica
Investigadores del MIT emplearon IA para descubrir la abaucina, un compuesto antibiótico novedoso eficaz contra Acinetobacter baumannii, clasificado por la OMS como superbacteria de prioridad crítica. La IA rastreó miles de compuestos e identificó uno que destruye el patógeno al interrumpir su tráfico de lipoproteínas, mecanismo identificado por el modelo sin orientación humana. El compuesto fue validado en modelos murinos.
Julio de 2022
July 22, 2022
AlphaFold predice la estructura de prácticamente todas las proteínas conocidas
DeepMind publicó estructuras predichas para casi todas las proteínas conocidas por la ciencia, más de 200 millones de estructuras, en acceso libre y abierto. La base de datos de estructuras proteicas de AlphaFold se amplió de 1 millón a más de 200 millones de entradas en una sola versión, de libre acceso para investigadores de todo el mundo.
Julio de 2021
July 15, 2021
AlphaFold 2 se publica como código abierto, resolviendo el problema del plegamiento de proteínas
DeepMind publicó AlphaFold 2 y su código de entrenamiento completo como software de código abierto, poniendo sus capacidades de predicción de estructuras proteicas a disposición gratuita de la comunidad investigadora global. El sistema predice estructuras tridimensionales de proteínas con una precisión cercana a la experimental, resolviendo un problema que había resistido toda solución durante 50 años. El trabajo contribuyó al Premio Nobel de Química de 2024.
Febrero de 2020
February 20, 2020
La IA descubre la halicina, un nuevo antibiótico eficaz contra bacterias resistentes
Investigadores del MIT entrenaron un modelo de aprendizaje automático para identificar estructuras químicas capaces de inhibir el crecimiento bacteriano y rastrearon más de 100 millones de compuestos. El modelo descubrió la halicina, una molécula con un novedoso mecanismo de acción eficaz contra cepas resistentes de E. coli, C. difficile, A. baumannii y M. tuberculosis. El compuesto recibió su nombre en homenaje a HAL, la IA de «2001: Una odisea del espacio».