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Tsinghua AIR y Shuimu Molecules lanzan BioMedGPT-Mol, un modelo de IA química de código abierto y uso general

Tsinghua AIR y Shuimu Molecules lanzan BioMedGPT-Mol, un modelo de IA química de código abierto y uso general

1 de junio de 2026
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Tsinghua AIR y Shuimu Molecules lanzan BioMedGPT-Mol, un modelo de IA química de código abierto y uso general

Los grandes modelos nacionales están evolucionando rápidamente, pasando de ser chatbots de uso general a convertirse en expertos en ámbitos específicos a la vanguardia de la IA y el sector biofarmacéutico.

Recientemente, el Instituto de Fabricación Inteligente (AIR) de la Universidad de Tsinghua y Shuimu Molecular han publicado conjuntamente en código abierto BioMedGPT-Mol, un modelo base general para moléculas químicas. Este hito refleja un importante impulso por parte de instituciones de investigación y empresas innovadoras hacia un desarrollo de fármacos más inteligente y estandarizado.

Diseñado como un modelo de lenguaje a gran escala para el diseño de moléculas químicas, BioMedGPT-Mol destaca por su capacidad de representación universal. A diferencia de los enfoques de IA fragmentados anteriores, interpreta estructuras moleculares complejas, enlaces químicos y propiedades fisicoquímicas con la misma fluidez que los humanos aportan al lenguaje, mostrando una fuerte generalización en tareas posteriores como el cribado de fármacos, la predicción de propiedades y la generación de moléculas.

El Instituto de Fabricación Inteligente de la Universidad de Tsinghua (AIR) lleva mucho tiempo centrado en la aplicación de la IA a los retos industriales, mientras que Shuimu Molecular aporta una profunda experiencia en grandes modelos biofarmacéuticos. Al convertir este modelo en código abierto, pretenden ofrecer a los investigadores de todo el mundo una base de alta calidad, reducir la barrera de entrada de la IA en la química y acelerar el tradicionalmente largo proceso de desarrollo de fármacos.

Con BioMedGPT-Mol, la transformación digital de la química y las ciencias de la vida está avanzando hacia un paradigma de «preentrenamiento + ajuste fino». A medida que las moléculas se descodifican con mayor precisión en lenguaje digital, nos acercamos a un desarrollo de fármacos eficiente y de bajo coste.

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