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Qué es Chai Discovery, la misteriosa startup impulsada por OpenAI

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La inteligencia artificial aplicada a la biotecnología está creciendo a pasos agigantados y ahora cuenta con un nuevo exponente que busca generar mucho ruido en el sector. Se trata de Chai Discovery, una startup con muy pocos meses de vida que ahora ha sumado a OpenAI como inversora.

Chai Discovery se fundó en marzo pasado y tiene a Joshua Meier, un exinvestigador de Meta y OpenAI, como principal cara visible en el rol de CEO y cofundador. La empresa tiene menos de 10 empleados hasta el momento. No obstante, su juventud y acotado personal no le han impedido ganarse el interés de algunos grandes nombres de la industria tecnológica.

En su segunda ronda de financiamiento, Chai Discovery ha levantado 30 millones de dólares de OpenAI, Thrive Capital y Dimension Capital, entre otros. Esto le ha otorgado a la compañía una valoración estimada en 150 millones de dólares, según recoge Bloomberg.

Este lunes, la startup ha lanzado Chai-1, su primer modelo fundacional de inteligencia artificial. El mismo tiene como fin predecir las estructuras moleculares para, por ejemplo, su aplicación en el descubrimiento de nuevos fármacos. “Chai-1 permite la predicción unificada de proteínas, moléculas pequeñas, ADN, ARN, modificaciones covalentes y más”, explican sus desarrolladores.

Chai Discovery, una nueva startup de IA aplicada al sector biofarmacéutico

Chai Discovery, una nueva startup de IA aplicada al sector biofarmacéutico | OpenAI

Chai Discovery no es la primera empresa que desarrolla modelos de inteligencia artificial dedicados a predecir estructuras e interacciones moleculares. Google lleva bastante tiempo trabajando en este segmento de la mano de DeepMind y ya ha presentado algunos desarrollo muy interesantes, como AlphaFold 3.

Los responsables de Cha-1 indican que una de las grandes ventajas de su IA es que, a diferencia de otras herramientas ya existentes, no requiere del alineamiento múltiple de secuencias (MSA, por sus siglas en inglés). Según Chai Discovery, su modelo se puede ejecutar en modo de secuencia única sin sufrir una pérdida de rendimiento demasiado considerable.

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