Ed Zepeda

💻 Freelance dev
🔍 I share info about APIs, databases & tech, mostly backend
📖 Read my posts and rants here:

[Ed Zepeda @hello_wired]

Los verdaderos estoicos se están retorciendo en sus tumbas de tanto podcast.

[Ed Zepeda @hello_wired]

Ok bot.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@freddier AI is a bubble AND the models are super useful and every professional should be using them, both claims are not mutually exclusive.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@freddier Tranquilos todos, lo van a regresar con un buen de backdoors del gobierno en unos días.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@IngenieroSeed

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox AF es diferente, se mueve más en el campo de la Física-Química, donde las ecuaciones sí sirven y sí se acoplan a la realidad. Puedes calcular interacciones de Van der Waals, electronegatividad de grupos funcionales, angulos d/ enlace, etc. En biología jamás hay tanta precisión.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox El trabajar con moos (o celulas) que se caracterizan por ser variables, poco deterministas y contextuales, es un problema inherente sus caract, no tiene que ver con los científicos. ¿Has intentado cultivar Rickettsias? ¿T. pallidum? ¿M. leprae? No es una cuestión de habilidad.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox ¿Y cual es el punto de esto? ¿O solo quieres discutir? Lo que yo dije es que los problemas de biología son más complejos. y complica crear modelos de AI para resolver estos problemas.

Tú solo me dices que solo son más dificiles porque los científicos son mediocres y ya.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox No es lo mismo investigar para mejorar la producción de cerveza que para los problemas que te puse arriba, habrá similitudes en los métodos, pero no tienes una tonelada de literatura cientifica y exp. para usar como base. De S. cerevisiae hay muchos, de A. muciniphila no tantos

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox Son las "confiables" en condiciones que se llevan repitiendo por milenios. No necesitas modelos de AI para hacer cerveza. En investigación es diferente, no hay suficiente información, la que hay es demasiado variable, no hay extrapolación para un modelo predictivo que resuelva.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox Estas sobresimplificando mucho el trabajar con moos. Sí, se usan para hacer alcohol, vinagre, y los tests clínicos se siguen usando, pero inclusive en esas mismas condiciones surgen problemas; mismas condiciones, mismo sustrato, temperatura y hay cambios en PH, metabolitos, etc.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox Los mecanismos de acción son mayormente opacos para todo lo que no sea E. Coli o Adenovirus. Incluso algunas cepas de E. Coli salen con cada sorpresas. El nivel de determinismo JAMAS va a compararse al de un PC. Lo único que hay es Alpha Fold y cae más en Física-Química

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox Las células se comportan como cajas negras, cualquier persona que haya hecho un par de cultivos bacterianos lo saben. No puedes predecir deterministamente como van a comportarse ni siquiera en tests estándar, menos en condiciones experimentales.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox Las pésimas prácticas de algunos científicos no las discuto, ni tampoco el poco presupuesto con el que trabajan. Y eso sí influye en los resultados.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox Ni tú ni yo vamos a resolver la biología en X. No existe el "desmenuzar" un problema porque lo dificil de biología es justamente trabajar con información incompleta, alta variabilidad, sistemas contextuales que dependen del entorno. Las celulas todavía hoy son cajas negras.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@puercorum @leonpalafox Ahí tienes solo 5, en algunos llevan trabajando décadas y todavía nada. Si crees que son fáciles de resolver no sé porque no estás trabajando en ellos a la par de los científicos que sí🤷‍♂️ Probablemente ya hasta hubieras solucionado alguno.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@MinagorriRob @leonpalafox La altísima variabilidad en biología complica que la AI aprenda patrones.
Hay, falta de información, las celulas son muy complejas, incluso se siguen descubriendo organelos.
No se puede extrapolar los paradigmas que funcionan en informática a las celulas así, es diferente.

[Ed Zepeda @hello_wired]

@MinagorriRob @leonpalafox ¿Sobre porque no es tan fácil usar AI en biología? Uy, es todo un tema, y ni siquiera puedo escribir mucho por no estar verificado. Primero, la biología es muy amplia, ya hay Alpha Fold, pero eso más bien sería Física + Química. Para el resto de la biología hay problemás porque:

[Ed Zepeda @hello_wired]

@freddier ¿Y sí se puedo centrar ese div o no? 🦾⚡️