DeepMind London sirve como sede de Google DeepMind, un laboratorio de investigación de inteligencia artificial británico-estadounidense y subsidiaria de Alphabet Inc. Fundada en el Reino Unido en 2010, la empresa fue adquirida por Google en 2014 y se fusionó con Google Brain en abril de 2023 para formar Google DeepMind. La oficina de Londres sigue siendo el centro principal de sus actividades de investigación, con centros adicionales en Estados Unidos, Canadá, Francia, Alemania y Suiza.
El laboratorio es reconocido por su trabajo pionero en aprendizaje automático, particularmente en aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo. Sus primeros algoritmos, como las redes neuronales utilizadas para jugar videojuegos de Atari, demostraron un enfoque de propósito general que podía aprender a partir de píxeles en bruto. Esta filosofía culminó en logros de alto perfil como AlphaGo, que derrotó a un campeón mundial en el juego de mesa Go en 2016, y AlphaFold, que logró avances significativos en la predicción del plegamiento de proteínas en 2020. En la década de 2020, Google DeepMind centró su atención en la IA generativa, desarrollando las familias de modelos de lenguaje grandes Gemini y Gemma.
Historia
DeepMind fue fundada en noviembre de 2010 por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman. Hassabis y Legg se conocieron por primera vez en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby del University College London. Los fundadores buscaban crear una IA de propósito general que pudiera ser útil para casi cualquier cosa. El trabajo inicial implicaba enseñar a la IA a jugar juegos de Atari como Breakout, Pong y Space Invaders, sin ningún conocimiento programado sobre cómo jugar.
Los primeros inversores incluyeron firmas de capital de riesgo Horizons Ventures y Founders Fund, así como los empresarios Scott Banister, Peter Thiel y Elon Musk. Jaan Tallinn fue un inversor y asesor temprano. En enero de 2014, Google confirmó la adquisición de DeepMind por un monto reportado de entre 400 y 650 millones de dólares. La empresa fue renombrada como Google DeepMind y posteriormente se convirtió en una subsidiaria de Alphabet Inc.
DeepMind también participó en proyectos sociales, como un programa piloto con el Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido para modernizar los sistemas de información. En septiembre de 2015, firmó un acuerdo de intercambio de información con el Royal Free NHS Trust para desarrollar conjuntamente una aplicación de gestión de tareas clínicas llamada Streams. La empresa estableció un consejo de ética de IA y una unidad llamada DeepMind Ethics and Society, con el filósofo Nick Bostrom como asesor.
En diciembre de 2019, el cofundador Mustafa Suleyman dejó DeepMind para unirse a Google en un rol de políticas. En abril de 2023, DeepMind se fusionó con la división Google Brain de Google AI para formar Google DeepMind, un movimiento visto como una respuesta al lanzamiento público de ChatGPT por parte de OpenAI. En el verano de 2026, DeepMind se trasladó al edificio Platform 37 de Google en King's Cross Central, Londres.
Investigación y Logros
DeepMind ha publicado más de mil artículos, incluidos trece en Nature o Science hasta 2020. Su investigación abarca múltiples dominios, desde juegos hasta descubrimiento científico. En 2014, introdujo las máquinas de Turing neuronales, que son redes neuronales que pueden acceder a memoria externa como una máquina de Turing convencional. Este concepto influyó en trabajos posteriores sobre redes aumentadas con memoria.
La IA de juegos de la empresa incluye AlphaGo, que venció al campeón europeo Fan Hui en 2015 y al campeón mundial Lee Sedol en 2016. Un programa más general, AlphaZero, dominó el Go, el ajedrez y el shogi mediante autojuego. Modelos posteriores como MuZero y AlphaStar extendieron esto a otros juegos, y en 2020, Agent57 superó el nivel humano en los 57 juegos de Atari 2600. En julio de 2022, DeepMind anunció DeepNash, un sistema que juega al juego de mesa Stratego a nivel experto.
En matemáticas y descubrimiento de algoritmos, DeepMind desarrolló AlphaGeometry, FunSearch, AlphaEvolve, AlphaDev y AlphaTensor. Estos sistemas han contribuido a resolver problemas matemáticos y a descubrir algoritmos más eficientes, como para la multiplicación de matrices.
AlphaFold e Impacto Científico
En 2020, DeepMind logró un gran avance en el plegamiento de proteínas con AlphaFold, que estableció récords de última generación en pruebas de referencia para la predicción de estructuras de proteínas. Para julio de 2022, más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas, que representan prácticamente todas las proteínas conocidas, se publicaron en la base de datos de AlphaFold. Esto ha tenido implicaciones significativas para la biología y la medicina, ayudando a los investigadores a comprender enfermedades y desarrollar tratamientos.
Modelos de Lenguaje Grandes e IA Generativa
Tras la fusión con Google Brain, Google DeepMind se hizo responsable de desarrollar dos familias de modelos de lenguaje grandes: el propietario Gemini y el de pesos abiertos Gemma. Estos modelos se utilizan en los productos y servicios de Google. La empresa también desarrolló otros modelos de IA generativa, incluidos Imagen para texto a imagen, Veo para texto a video y Lyria para texto a música. Estos esfuerzos posicionan a Google DeepMind como un actor clave en el panorama competitivo de la investigación en IA, junto a organizaciones como Anthropic y OpenAI.
Ética y Gobernanza
DeepMind ha prestado atención a las implicaciones éticas de la IA. Estableció un consejo de ética tras la adquisición por parte de Google, aunque su membresía se mantuvo confidencial. La unidad DeepMind Ethics and Society se creó para estudiar cuestiones éticas y sociales, con figuras prominentes como Nick Bostrom como asesores. En octubre de 2017, se lanzó un equipo de investigación dedicado a investigar la ética de la IA. Estas iniciativas reflejan el compromiso de la empresa con el desarrollo responsable de la IA, un tema de creciente importancia en el campo.