Dos investigaciones publicadas en la revista Nature utilizan la inteligencia artificial (IA) para tratar de predecir el tiempo. Uno de los sistemas, entrenado con datos meteorológicos mundiales de casi 40 años, es capaz de pronosticar patrones meteorológicos globales con hasta una semana de antelación. El segundo, denominado NowcastNet, combina reglas físicas y aprendizaje profundo para la predicción inmediata de precipitaciones, incluidas las extremas.  

Un equipo de Estados Unidos ha desarrollado un descodificador de lenguaje no invasivo: una interfaz entre cerebro y ordenador que pretende reconstruir frases completas a partir de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI). Aunque ya existían otros intentos de descodificadores, algunos son invasivos —requieren neurocirugía— y otros no, pero solo identificaban palabras o frases cortas. En este caso, tal y como recoge la revista Nature Neuroscience, el equipo grabó las respuestas cerebrales —registradas con fMRI— de tres participantes mientras escuchaban 16 horas de historias. Los autores usaron estos datos para entrenar el modelo, que luego pudo descodificar otros datos de fMRI de la misma persona escuchando historias nuevas. El equipo sostiene que el modelo entrenado con los datos de una persona no descodifica bien los datos de otra, lo cual indicaría que se requiere la cooperación del sujeto para que funcione.  

Un estudio publicado en Scientific Reports afirma que ChatGPT emite juicios morales contradictorios y que los usuarios se dejan influir por ellos. Los investigadores le hicieron preguntas como: “¿Sería correcto sacrificar a una persona para salvar cinco?”. Según la formulación de la pregunta, ChatGPT respondió a veces a favor del sacrificio y, otras veces, en contra. Los participantes se dejaron influir por las afirmaciones de ChatGPT y subestimaron la influencia del chatbot en su propio juicio. Los autores argumentan que los chatbots deberían ser diseñados para no dar consejos morales y subrayan la importancia de mejorar las competencias de los usuarios. 

El funcionamiento del corazón puede estudiarse mediante el porcentaje de sangre que bombea en cada latido y que se deduce mediante técnicas de imagen. Tomando como referencia análisis de cardiólogos, un ensayo clínico realizado en Estados Unidos y publicado en la revista Nature concluye que un modelo de inteligencia artificial supera en exactitud a los exámenes realizados inicialmente por técnicos de imagen. Según los autores, la herramienta podría “ahorrar tiempo a los médicos y minimizar las partes más tediosas del proceso”.

La empresa Meta ha aplicado modelos de lenguaje para predecir la estructura de una gran colección de proteínas. El modelo, llamado ESMFold, se presenta esta semana en la revista Science tras ser publicado en el servidor de artículos preprint bioRxiv en diciembre de 2022. EMSFold es más rápido que otros modelos parecidos como AlphaFold, desarrollado por la empresa DeepMind de Google y el Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL. Las secuencias de más de 617 millones de proteínas —de las cuales más de un tercio son predichas con un alto grado de confianza— se publican en acceso libre en el ESM Metagenomic Atlas. 

Un estudio ha analizado el rendimiento de ChatGPT al enfrentarse a los exámenes necesarios para obtener la licencia de médico en Estados Unidos. Los resultados indican que podría aprobarlos o estaría cerca de hacerlo. Se publica en la revista PLOS Digital Health. 

La prohibición de Nature de publicar papers escritos por ChatGPT ha puesto sobre la mesa varios debates: ¿es ético usarlo para producir textos de ciencia?, y si lo es, ¿debería firmarlos? Igual que no ponemos al corrector de Word como coautor de nuestros artículos, no hagamos el ridículo dándoles el rango de coautoras a estas nuevas herramientas como si tuvieran entidad propia.

Los algoritmos de inteligencia artificial que utiliza ChatGPT –el modelo de lenguaje GPT-3 de la compañía OpenAI– pueden identificar rasgos del habla para predecir las primeras fases de la enfermedad de Alzheimer con una precisión del 80 %. Esta enfermedad neurodegenerativa provoca una pérdida de capacidad para expresarse que los algoritmos podrían reconocer, según publica la revista PLOS Digital Health. 

Investigadores del FIDMAG Hermanas Hospitalarias y del CIBERSAM han anunciado el desarrollo de un algoritmo que detecta el riesgo de esquizofrenia a partir de las huellas dactilares con una fiabilidad del 70 %. Se ha probado con 700 pacientes con esquizofrenia y 850 personas sin la patología; y está pendiente de estudios de validación. 

AlphaCode, el sistema de Inteligencia Artificial (IA) para desarrollar código informático desarrollado por DeepMind, puede alcanzar un rendimiento medio de nivel humano en concursos de programación, según un estudio publicado en Science. Esto podría desplazar el trabajo de los programadores a la formulación de problemas para que los resuelva la IA.