Modelos auxiliares para facilitar procesos de innovación y creatividad en el diseño

El diseño tiene un futuro incierto entonces, ¿qué será lo importante o esencial de sus objetos, productos, servicios y/o experiencia? Hay que tomar en cuenta que diseño es todo y el diseñador es el responsable de generar entornos, productos, experiencias y servicios para que sean usados por otras personas. No se diseña para las masas sin tomar en cuenta la individualidad y necesidades de los usuarios (Paradoja de Diseño), retomando los principios de la filosofía “Diseño para Todos” que es un modelo de diseño basado en la diversidad humana, la inclusión social, y la igualdad. Este modelo se deriva de políticas Europeas y del Instituto Europeo del Diseño(EIDD), en la declaración de Estocolmo de 2004 se afirma que el “Diseño para Todos” es un planteamiento Holístico e Innovador, que constituye un reto ético y creativo para todos los diseñadores, empresarios, administradores y dirigentes políticos. El concepto no supone un conjunto establecido de criterios de diseño; sin embargo, existen algunas características que pueden ser traspolables a todo tipo de diseño actual.El diseño es un área que ha evolucionado con el paso del tiempo, su reconocimiento varía dependiendo de la época y de los procesos que lo gestan, actualmente cubre un espacio donde genera innovación en torno al diseño de experiencias, de sistemas o de un contexto cultural. La inclusión de herramientas que puedan potenciar el poder de innovación en el diseño es cada día más ineludible, por ello la importancia de su estudio, reconocimiento y promoción como elementos de actualización en el campo de trabajo

Impact of AlphaFold on structure prediction of protein complexes: The CASP15-CAPRI experiment

We present the results for CAPRI Round 54, the 5th joint CASP-CAPRI protein assembly prediction challenge. The Round offered 37 targets, including 14 homodimers, 3 homo-trimers, 13 heterodimers including 3 antibody-antigen complexes, and 7 large assemblies. On average similar to 70 CASP and CAPRI predictor groups, including more than 20 automatics servers, submitted models for each target. A total of 21 941 models submitted by these groups and by 15 CAPRI scorer groups were evaluated using the CAPRI model quality measures and the DockQ score consolidating these measures. The prediction performance was quantified by a weighted score based on the number of models of acceptable quality or higher submitted by each group among their five best models. Results show substantial progress achieved across a significant fraction of the 60+ participating groups. High-quality models were produced for about 40% of the targets compared to 8% two years earlier. This remarkable improvement is due to the wide use of the AlphaFold2 and AlphaFold2-Multimer software and the confidence metrics they provide. Notably, expanded sampling of candidate solutions by manipulating these deep learning inference engines, enriching multiple sequence alignments, or integration of advanced modeling tools, enabled top performing groups to exceed the performance of a standard AlphaFold2-Multimer version used as a yard stick. This notwithstanding, performance remained poor for complexes with antibodies and nanobodies, where evolutionary relationships between the binding partners are lacking, and for complexes featuring conformational flexibility, clearly indicating that the prediction of protein complexes remains a challenging problem