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Demis Hassabis

CEO de Google DeepMind

Por qué lo seguimos: Direccion de Gemini e IA para la ciencia

Fichajes

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Artículos

Artículo2026-10-20 · Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)

Divulgación de datos estructurales utilizados en el artículo de diseño de enzimas basado en inteligencia artificial

Supplementary Data 2. Designed and predicted structures of all designs

Demis Hassabis · Pushmeet Kohli · Rob Fergus y 35 más

Qué: El equipo de investigación ha publicado todos los archivos de datos estructurales tratados en el artículo sobre el diseño de enzimas impulsado por inteligencia artificial para nuevas reacciones químicas.
Resultado clave: El archivo comprimido contiene estructuras generadas por el modelo de inteligencia artificial, estructuras rediseñadas y datos estructurales predichos adicionales.
Por qué importa: Los datos publicados permiten a los investigadores relacionados verificar los resultados del diseño de enzimas basado en inteligencia artificial y llevar a cabo investigaciones adicionales.Resumen IA

IA para la ciencia

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Artículo2026-09-30 · Nature

Desarrollo de una tecnología para marcar de forma invisible el origen de proteínas generadas por IA

Function-preserving watermarking of AI-generated proteins.

Demis Hassabis y 20 más

Qué: Los investigadores han desarrollado 'SynthIDBio', una tecnología que deja marcas en las secuencias y estructuras de proteínas generadas por IA sin pérdida de función.
Resultado clave: Se ha demostrado que las marcas de agua se pueden detectar con una precisión casi perfecta mientras se mantienen funciones proteicas similares a las existentes.
Por qué importa: Demuestra el potencial de las herramientas de seguimiento de procedencia en el campo de la bioingeniería impulsada por IA para abordar cuestiones de bioseguridad y autenticidad de la información.Resumen IA

IA para la ciencia Seguridad y regulación

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Artículo2026-07-02 · arXiv.org

Google presenta la IA de código abierto 'Gemma 4' con mayor rendimiento y eficiencia

Gemma 4 Technical Report

Demis Hassabis · Koray Kavukcuoglu y 298 más

Qué: Google ha desarrollado 'Gemma 4', un modelo de lenguaje multimodal de código abierto de próxima generación con mayor eficiencia computacional y capacidades de razonamiento.
Resultado clave: El rendimiento ha mejorado significativamente en varias métricas de evaluación, incluyendo Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM) y multimodalidad.
Por qué importa: Esto indica que se ha ampliado el abanico de opciones de modelos de IA de código abierto capaces de resolver problemas complejos con menos recursos.Resumen IA

Eficiencia de inferencia Entrenamiento y escalado

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