La carrera de la IA aplicada a la ciencia da un salto importante. Anthropic ha presentado Claude Life Sciences, una versión especializada de su modelo Claude Sonnet 4.5, enfocada en automatizar análisis, redactar informes y generar hipótesis científicas. 👉 La gran novedad: ya no hablamos de usar IA solo como asistente, sino como un agente que conecta directamente con herramientas de laboratorio (Benchling, PubMed, BioRender, Scholar Gateway, etc.), capaz de: Revisar literatura biomédica y proponer nuevas hipótesis. Analizar datos de secuenciación (ej. ARN) con control de calidad. Redactar protocolos, documentos de consentimiento y presentaciones. Verificar cumplimiento clínico y regulatorio. 💡 Por qué importa Tareas que antes tomaban días ahora se resuelven en minutos. Científicos pueden personalizar “carpetas de habilidades” con scripts propios. Anthropic ofrece incluso créditos gratuitos de la API a proyectos de alto impacto en ciencias de la vida. El enfoque no sustituye la investigación física (ensayos clínicos, validación), pero reduce los costes y acelera lo tedioso. 🌍 Implicaciones 1. Nuevo paradigma científico: la IA no solo procesa datos, también formula hipótesis. 2. Ecosistema abierto: Anthropic publicó modelo, código y resultados → fomenta la colaboración. 3. Competencia directa con Google y OpenAI en el sector biomédico. 4. Límites claros: la IA no puede acelerar los tiempos biológicos, pero sí multiplicar la productividad. 🎯 Hook para tu post en Skool “De asistente de oficina a investigador de laboratorio: así es como Anthropic quiere que Claude revolucione la ciencia. ¿Estamos listos para que una IA sea nuestro colega en el descubrimiento científico?”

Google + Yale han demostrado que la IA ya no solo analiza datos… ahora propone terapias que funcionan en laboratorio. 🚀 🔑 Puntos clave C2S-Scale 27B (modelo Gemma) aprende a leer cómo actúan las células. Se le pidió encontrar compuestos que hicieran tumores más visibles al sistema inmune. La IA señaló un fármaco inesperado: silmitasertib. En pruebas reales, combinado con interferón, logró que las células tumorales fueran un 50 % más detectables para las defensas. Google afirma que la biología sigue leyes de escalabilidad: modelos más grandes → más descubrimientos. 🌍 Por qué importa Hasta ahora la IA ayudaba a optimizar lo que ya sabíamos. Hoy empieza a crear conocimiento nuevo. 👉 Estamos viendo los primeros pasos de una era donde cada salto en IA podría traer nuevas terapias que cambien nuestras vidas 💬 Para debatir en comunidad ¿Estamos preparados para un mundo donde los mayores descubrimientos médicos no los hagan humanos, sino modelos de IA cada vez más grandes?

👉 Google lanza Veo 3.1, la nueva evolución de su modelo generativo de vídeo, integrado ya en Flow y en la app Gemini. Esta actualización promete clips más afinados, con control narrativo, sonido integrado y herramientas de edición al estilo profesional. 🚀 Novedades clave Instrucciones multimodales: texto, imagen o vídeo breve → generan clips coherentes. Sonido sincronizado: voces, ambientes y efectos ya se crean junto con la imagen. Nuevas funciones en Flow: Frames to Video: construye transiciones visuales y sonoras. Extend: alarga escenas hasta +1 min manteniendo lógica narrativa. Insert: añade objetos con luz y escala ajustada. Remove (próximamente): eliminar elementos y reconstruir el fondo. Soporte 16:9 horizontal y vertical, ideal para redes sociales. 💰 Coste y disponibilidad Disponible en previa paga vía Gemini API y Vertex AI. Precio estimado: 0,40 $ por segundo de vídeo (~0,38 €). Resolución: 720p y 1080p a 24 fps. Duración inicial: 4–8 segundos → con Extend supera el minuto. Cada clip lleva marca de agua SynthID invisible para trazabilidad. ⚖️ Luces y sombras ✅ Más control y edición avanzada. ✅ Flujo narrativo audiovisual más sólido. ❌ Fallos en animaciones y sincronización labial en pruebas. ❌ No todas las funciones (como Remove) están en API aún. ❌ Coste elevado y curva de aprendizaje importante.

👉 Google, junto con la Universidad de Yale, ha usado su modelo Gemma C2S-Scale 27B para algo increíble: sugerir una posible combinación de fármacos contra cánceres resistentes a la inmunoterapia. 🔍 ¿Qué hizo la IA? Analizó el comportamiento de células tumorales con 27.000 millones de parámetros. Buscaba fármacos que hagan visibles a los “tumores fríos”, aquellos que el sistema inmune no logra detectar. Propuso combinar: Silmitasertib (fármaco contra la enzima CK2). Una dosis baja de interferón (molécula que activa la respuesta inmune). 📌 Resultado en laboratorio con células humanas: ➡️ +50 % de capacidad para mostrar antígenos, lo que permite al sistema inmune reconocer mejor al tumor. 🚀 Por qué es un hito 1. La IA no solo analiza datos, también genera hipótesis terapéuticas nuevas. 2. Google ha abierto el modelo y los resultados para que otros científicos lo prueben. 3. Aunque aún está lejos de convertirse en tratamiento real, marca un nuevo paradigma en la biomedicina. 💡 Reflexión Skool Esto no es un medicamento todavía, pero sí una demostración del poder de la IA como “cazadora de ideas”.

👉 Entre 2022 y 2025, el sur de Italia sufrió más de 54.000 temblores cerca del volcán Campi Flegrei. Hasta ahora, la ciencia no entendía la causa. Un modelo de inteligencia artificial de Stanford ha descubierto la clave: 🔎 un anillo oculto de fallas bajo la ciudad de Pozzuoli, invisible para los métodos tradicionales. --- 📊 Lo que reveló la IA Los sistemas humanos habían registrado solo 12.000 movimientos. El algoritmo detectó que en realidad eran más de 54.000. El terreno en Pozzuoli sigue elevándose 10 cm al año (bradisismo). Se confirma riesgo de terremotos de magnitud 5 cerca de Nápoles (más de 360.000 habitantes). --- 🌍 Por qué importa Este hallazgo cambia las reglas del juego: La IA no solo predice, también descubre patrones invisibles para los humanos. Abre la puerta a nuevas formas de monitoreo sísmico. Pone a prueba la seguridad en una de las zonas volcánicas más peligrosas de Europa. --- 💡 Reflexión Skool La inteligencia artificial se convierte en una herramienta para proteger vidas y ciudades enteras. La pregunta es: 👉 ¿Estamos listos para confiar en que la IA vea lo que los humanos no podemos?