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Un nuevo estudio del MIT, en consonancia con el lanzamiento de modelos biomédicos de código abierto por parte de IBM , apunta a una transición hacia una IA en la que las compañías farmacéuticas puedan confiar plenamente. En un nuevo artículo publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias , el equipo del MIT describe cómo un autocodificador disperso puede extraer características biológicas significativas de las representaciones internas de un modelo de lenguaje proteico. Estas características se alinean con funciones del mundo real, como la unión de proteínas o la actividad metabólica. El resultado es una perspectiva de la lógica del modelo que podría ayudar a los investigadores a comprender y verificar sus predicciones.