TRIBE de Meta AI: Predice Respuestas Cerebrales a Videos Sin Escáneres
El panorama de la inteligencia artificial continúa su rápida transformación, con avances recientes que van desde la comprensión de la mente humana hasta el diseño de productos farmacéuticos que salvan vidas. Estos avances subrayan la creciente sofisticación de la IA y sus profundas implicaciones para la ciencia, la tecnología y la sociedad.
Entre los desarrollos más intrigantes se encuentra la introducción de TRIBE por parte de Meta, un modelo masivo de IA equipado con mil millones de parámetros, capaz de predecir cómo responden los cerebros humanos al contenido cinematográfico. Desarrollado por el equipo de Investigación Fundamental de IA (FAIR) de Meta, TRIBE analiza el video, el audio y el texto de las películas para anticipar qué regiones cerebrales se activarán en un espectador, todo sin requerir escáneres cerebrales directos. El sistema se destacó notablemente en la competencia de modelado cerebral Algonauts 2025, demostrando su capacidad para predecir con precisión más de la mitad de los patrones de actividad cerebral en 1.000 regiones distintas después de ser entrenado con sujetos que vieron 80 horas de medios diversos. TRIBE demostró ser particularmente hábil en áreas donde convergen las entradas sensoriales como la vista, el sonido y el lenguaje, superando a los modelos de un solo sentido en un significativo 30 por ciento. Su precisión también fue marcada en las regiones frontales del cerebro asociadas con la atención, la toma de decisiones y las respuestas emocionales. Si bien esta tecnología promete una visión sin precedentes de los procesos cerebrales, también plantea preguntas sobre el potencial de crear contenido diseñado para maximizar el compromiso a nivel neuronal, intensificando potencialmente fenómenos como el “doomscrolling”.
Al mismo tiempo, OpenAI ha mostrado el notable progreso en las capacidades de razonamiento de la IA. Su modelo de razonamiento de propósito general obtuvo una puntuación de nivel oro en la Olimpiada Internacional de Informática (IOI) de 2025, una prestigiosa competencia de programación preuniversitaria. Compitiendo contra los mejores estudiantes programadores de todo el mundo bajo idénticas restricciones de tiempo y envío, el modelo de IA obtuvo la 6ª posición general y ocupó el primer lugar entre todos los participantes de IA. Lo que hace que este logro sea particularmente notable es que el modelo no fue específicamente ajustado para la programación, confiando solo en herramientas básicas. Su rendimiento representa un salto sustancial desde solo un año antes, cuando un modelo similar obtuvo un 49 por ciento, alcanzando ahora el percentil 98. Este mismo modelo también ha obtenido oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas y AtCoder, lo que subraya su versatilidad en dominios complejos de resolución de problemas. Tales avances rápidos sugieren que la era del dominio humano en tareas intelectuales competitivas puede estar llegando a su fin, allanando el camino para futuros modelos de IA capaces de realizar descubrimientos pioneros en ciencia, matemáticas y física.
En el ámbito de la medicina, investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) han presentado BInD, un novedoso modelo de difusión que promete revolucionar el descubrimiento de fármacos. A diferencia de los métodos convencionales que implican diseño y prueba iterativos, BInD puede diseñar candidatos óptimos a fármacos contra el cáncer desde cero en un solo paso, sin depender de datos moleculares previos o ejemplos de entrenamiento. Esta innovadora IA no solo crea la molécula del fármaco, sino que también determina simultáneamente cómo se unirá a las proteínas enfermas. Fundamentalmente, BInD diseña fármacos que se dirigen con precisión solo a las mutaciones proteicas que causan cáncer, dejando las versiones sanas sin afectar, lo que destaca su potencial para una medicina verdaderamente personalizada. Además, el modelo puede optimizar simultáneamente múltiples criterios, asegurando que los fármacos diseñados sean seguros, estables y fabricables, una mejora significativa con respecto a los sistemas de IA más antiguos limitados a la optimización de un solo criterio. Al aprender de sus éxitos y emplear una “técnica de reciclaje”, BInD refina iterativamente sus estrategias, acelerando el desarrollo de tratamientos más efectivos. A medida que los primeros fármacos diseñados por IA comienzan a entrar en el mercado, estos avances insinúan una próxima ola de avances médicos que alterarán la humanidad impulsados por modelos avanzados de IA.
Más allá de estos grandes avances, otros desarrollos significativos de la IA incluyen el lanzamiento de GLM-4.5V, un nuevo modelo de razonamiento visual de código abierto del laboratorio chino de IA Z AI, que demuestra un rendimiento superior en numerosos puntos de referencia. En el espacio de generación de video, Pika Labs introdujo un nuevo modelo para su aplicación social, capaz de generar videos con calidad HD con sincronización labial y audio en solo segundos. Los modelos Qwen3 de Alibaba se han actualizado con capacidades de contexto ultralargo, procesando ahora hasta 1 millón de tokens, mientras que la IA Claude de Anthropic ha ganado funciones de memoria, lo que le permite hacer referencia a conversaciones anteriores para mejorar la coherencia. Estos avances colectivos subrayan el ritmo implacable de la innovación, empujando los límites de lo que la IA puede lograr en diversos sectores.