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Demis Hassabis
CEO y cofundador de DeepMind
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Demis Hassabis (Londres, 27 de julio de 1976) es un científico de la computación y neurocientífico británico, cofundador y director ejecutivo de Google DeepMind. También es diseñador de videojuegos y jugador de ajedrez titulado Candidate Master (CM) por la FIDE. En 2024 fue galardonado con el Premio Nobel de Química —compartido con David Baker y John Jumper— por avances en el diseño computacional de proteínas y la predicción de su estructura mediante inteligencia artificial.[1][2]
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Londres (Reino Unido)
- University College de Londres
- Queens' College, Cambridge
- Universidad de Cambridge (Ph.D.)
- Christ's College, Finchley
| Demis Hassabis | ||
|---|---|---|
|
Demis Hassabis en 2024 | ||
| Información personal | ||
| Nacimiento |
27 de julio de 1976 (49 años) Londres (Reino Unido) | |
| Nacionalidad | Británica | |
| Lengua materna | Inglés | |
| Educación | ||
| Educado en |
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| Supervisor doctoral | Eleanor Maguire | |
| Información profesional | ||
| Ocupación | Ingeniero, ajedrecista, investigador de la inteligencia artificial, informático teórico, programador de videojuegos, jugador de póquer, científico de datos, empresario, desarrollador de videojuegos y technology entrepreneur | |
| Empleador |
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| Elo | 2220 (2021) | |
| Afiliaciones | Google DeepMind | |
| Miembro de | ||
| Carrera deportiva | ||
| Deporte | Ajedrez | |
| Representante de | Inglaterra | |
Biografía
Nació y creció en el norte de Londres. Es hijo de padre grecochipriota y madre singapurense de origen chino. Fue un niño prodigio del ajedrez: alcanzó el estándar de «maestro» a los 13 años con un Elo de 2300 y capitaneó equipos juveniles de Inglaterra.[3]
Educación
Tras completar de forma temprana sus exámenes de secundaria, inició su carrera en Bullfrog Productions. Con 17 años codiseñó y fue líder de programación del clásico Theme Park, que vendió varios millones de copias y ayudó a consolidar el género de simulación y gestión. Posteriormente cursó Ciencias de la Computación en el Queens' College de la Universidad de Cambridge (1997). Más tarde obtuvo un doctorado en neurociencia cognitiva en el University College de Londres (2009), y realizó estancias de investigación en la Gatsby Computational Neuroscience Unit (UCL), el Instituto de Tecnología de Massachusetts y la Universidad Harvard.
Carrera
Tras graduarse en Cambridge trabajó en Lionhead Studios como jefe de programación de IA en Black & White. En 1998 fundó Elixir Studios, con sede en Londres, donde fue diseñador ejecutivo de Republic: The Revolution y Evil Genius. El estudio cerró en 2005 tras licenciar su propiedad intelectual a varios editores.
A continuación orientó su carrera a la neurociencia cognitiva, estudiando la memoria autobiográfica y la amnesia. Sus trabajos aportaron evidencia sobre el papel del hipocampo en la construcción de escenas imaginadas y su relación con la memoria episódica, mediante estudios conductuales y de resonancia magnética funcional.
En 2010 cofundó DeepMind (hoy Google DeepMind), dedicada al aprendizaje automático. En enero de 2014 la compañía fue adquirida por Google por aproximadamente 400 millones de libras esterlinas; desde 2023, tras la integración con Google Brain, Hassabis es su director ejecutivo (CEO).[4][5]
En 2016, el sistema AlphaGo de DeepMind venció por 4–1 al profesional surcoreano Lee Sedol en un encuentro histórico disputado en Seúl.[6] En 2017, AlphaZero demostró rendimiento de nivel superhumano en ajedrez, shōgi y go aprendiendo por autojuego, y derrotó a Stockfish 8 bajo condiciones experimentales descritas en su artículo técnico.[7]
Premios y distinciones
Ha ganado en cinco ocasiones el título general Pentamind de los Juegos Mundiales de Deportes Mentales. En 2022 recibió el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en Biología y Biomedicina, y ese mismo año fue co-galardonado con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica junto con Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio.[8][9] En 2024 recibió el Premio Nobel de Química, junto a David Baker y John Jumper.[1]
