Quién es Demis Hassabis
Demis Hassabis nació en Londres el 27 de julio de 1976. Su trayectoria une informática, neurociencia y desarrollo de inteligencia artificial, e incluye el Nobel de Química de 2024 por su trabajo sobre predicción de estructuras de proteínas. [5]
Actualmente preside Google DeepMind y es científico jefe de Alphabet, manteniendo la dirección ejecutiva de Isomorphic Labs. [6]
Ajedrez, videojuegos y formación
Destacó en ajedrez desde niño y participó en el desarrollo de Theme Park a los 17 años, una etapa inicial de su trabajo con sistemas interactivos. [2]
Estudió informática en Queens’ College, Cambridge, entre 1994 y 1997. Trabajó en la programación de IA de Black & White en Lionhead y fundó Elixir Studios en 1998. El estudio desarrolló Republic: The Revolution y Evil Genius. En 2005 vendió sus derechos y tecnología, y Hassabis regresó a la investigación académica. [7]
Completó un doctorado en neurociencia cognitiva en University College London en 2009, con Eleanor Maguire como directora y Geraint Rees como supervisor secundario. Continuó como investigador posdoctoral en la unidad Gatsby de UCL. Esta formación se centró en mecanismos de memoria e imaginación. [8]
Memoria, imaginación y aprendizaje
En 2007, con Dharshan Kumaran, Seralynne Vann y Maguire, estudió cómo personas con amnesia hipocampal imaginaban situaciones nuevas. Cuatro de los cinco pacientes mostraron dificultades para construir escenas coherentes. El hallazgo relacionó memoria e imaginación mediante la organización espacial de las experiencias, y también mostró diferencias entre pacientes. [9]
En una revisión de 2017, Hassabis y sus colaboradores defendieron un intercambio más estrecho entre neurociencia e IA. Analizaron cómo el conocimiento del aprendizaje y la computación neuronal puede sugerir nuevos métodos artificiales. La propuesta trataba de obtener principios e hipótesis para investigar, no de reproducir cada detalle biológico del cerebro. [10]
Fundación de DeepMind
En 2010 fundó DeepMind con Shane Legg y Mustafa Suleyman. El proyecto reunió investigación y emprendimiento alrededor del desarrollo de sistemas de inteligencia artificial de propósito más general. [11]
Google adquirió la empresa en 2014. [8]
Aprendizaje por refuerzo y entornos simulados
Fue coautor del trabajo sobre DQN publicado en Nature en 2015, junto con Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver y otros investigadores. El agente aprendía a jugar a Atari desde imágenes y puntuaciones. Se evaluó una arquitectura y un procedimiento comunes en 49 juegos, entrenando un modelo distinto para cada uno. [12]
DeepMind Lab, presentado en 2016, ofreció una plataforma tridimensional para investigar agentes en mundos que solo pueden observar parcialmente. Hassabis figura entre sus autores. Estos entornos permiten diseñar tareas, variar condiciones visuales y estudiar aprendizaje y navegación dentro de un experimento computacional controlado. [14]
AlphaGo y AlphaZero
AlphaGo combinó redes neuronales para seleccionar jugadas y valorar posiciones con algoritmos de búsqueda. Tras vencer al campeón europeo Fan Hui en 2015, ganó por 4–1 a Lee Sedol en Seúl en marzo de 2016. El sistema aprendió inicialmente de partidas humanas y después mejoró jugando contra versiones de sí mismo. [4]
En 2017, el equipo de David Silver, con Hassabis como coautor, presentó AlphaZero. Un algoritmo común aprendía ajedrez, shogi y go mediante partidas contra sí mismo, partiendo de las reglas de cada juego. La generalización se refería a esos dominios formalizados, con reglas y resultados definidos. [13]
AlphaFold y el Nobel de Química
AlphaFold2 destacó en la evaluación ciega CASP14 de 2020; el trabajo de John Jumper y sus colaboradores se publicó en 2021. El sistema predice estructuras tridimensionales a partir de secuencias de aminoácidos, incorporando información evolutiva y conocimiento estructural. También proporciona estimaciones de confianza que ayudan a interpretar sus resultados. [15]
En 2022, DeepMind y EMBL-EBI ampliaron su base pública a aproximadamente 200 millones de predicciones de estructuras proteicas. El acceso abierto convirtió los modelos calculados en un recurso consultable por investigadores de múltiples disciplinas, que pueden utilizarlos como punto de partida para formular y comprobar hipótesis. [16]
En 2024, Hassabis y Jumper compartieron la mitad del Nobel de Química por la predicción de estructuras de proteínas. La otra mitad correspondió a David Baker por diseño computacional de proteínas. El premio distinguió dos aportaciones relacionadas, pero diferentes: predecir estructuras y diseñar nuevas proteínas. [18]
AlphaFold3, publicado en 2024 por un equipo de Google DeepMind e Isomorphic Labs, amplió el enfoque a complejos de proteínas, ADN, ARN y pequeñas moléculas. Empleó un modelo de difusión para generar posiciones atómicas. El artículo describe límites, como errores estereoquímicos y dificultades para representar la dinámica molecular. [17]
Isomorphic Labs y descubrimiento de fármacos
En noviembre de 2021 anunció Isomorphic Labs como una nueva empresa de Alphabet. Su objetivo era aplicar IA al descubrimiento de fármacos con un equipo que combinara informática, biología, química medicinal y biofísica. Hassabis asumió la dirección ejecutiva para establecer su estrategia y facilitar la colaboración con DeepMind. [19]
En septiembre de 2026 la empresa describió IsoDDE, su motor de diseño de fármacos, y experimentos de generación y selección de moléculas seguidos de síntesis y pruebas de laboratorio. Presentó resultados preclínicos y preparación para desarrollo clínico. Esa secuencia distingue predicción computacional, comprobación experimental y evaluación posterior en pacientes. [20]
Google DeepMind, Gemini y nuevas responsabilidades
En abril de 2023 DeepMind y Google Brain se integraron en Google DeepMind bajo la dirección de Hassabis. La reorganización buscó acercar investigación, infraestructura computacional y desarrollo de productos dentro de Google. [21]
En diciembre de 2023 presentó Gemini 1.0 en nombre de su equipo: modelos que combinan texto, código, imágenes, audio y vídeo. El proyecto reunió contribuciones de distintos equipos de Google.[22]
En 2026 dejó la dirección operativa diaria para asumir la presidencia de Google DeepMind y el puesto de científico jefe de Alphabet. Koray Kavukcuoglu pasó a dirigir la unidad como vicepresidente sénior. Hassabis mantuvo funciones de asesoramiento científico y su dirección de Isomorphic Labs. [6]
Evaluación de modelos y tratamiento de datos
Entre las iniciativas desarrolladas bajo su liderazgo figura la actualización del Frontier Safety Framework de febrero de 2025. El marco relaciona capacidades críticas con medidas de protección, argumentos de seguridad revisables y decisiones de despliegue. Incluye revisión posterior y distingue amenazas de uso indebido de posibles problemas de control de sistemas autónomos. [23]
La actividad sanitaria de DeepMind también recibió escrutinio. En 2017, la autoridad británica de protección de datos identificó deficiencias en el acuerdo del Royal Free con DeepMind y en la evaluación previa del tratamiento. El compromiso correctivo del hospital reconocía mejoras ya realizadas y exigía medidas sobre finalidad, información y protección de los datos. [24]
Reconocimientos y retratos de su trayectoria
Fue elegido miembro de la Royal Society en 2018. Ese año recibió un CBE, y en 2020 el premio Dan David en la categoría de futuro por su trabajo en IA. [2]
El desarrollo de AlphaFold recibió también el Lasker de investigación médica básica, el Breakthrough Prize en ciencias de la vida y el Gairdner internacional de 2023. Estos reconocimientos precedieron al Nobel y destacaron la aportación de Hassabis, Jumper y el equipo a la biología estructural. [3]
En 2024 recibió el título de caballero por sus servicios a la inteligencia artificial. [27]
El documental The Thinking Game, dirigido por Greg Kohs y estrenado en el festival de Tribeca de 2024, sigue su trayectoria y el trabajo de DeepMind. Utiliza material de archivo y observación del equipo para presentar el desarrollo de sus proyectos científicos. [25]
En marzo de 2026 se publicó The Infinity Machine, la biografía de Sebastian Mallaby sobre Hassabis y DeepMind. El libro examina la relación entre ambición científica, organización empresarial y desarrollo de inteligencia artificial. [26]
