La IA acelera el descubrimiento científico: el científico que nunca duerme

• Escrito por:
• Nombre del autor

  Previsión Quantumrun
• 12 de diciembre de 2023

Resumen de información

La IA, especialmente plataformas como ChatGPT, está acelerando significativamente los descubrimientos científicos al automatizar el análisis de datos y la generación de hipótesis. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos científicos es crucial para el avance de campos como la química y la ciencia de materiales. La IA desempeñó un papel fundamental en el desarrollo de la vacuna contra la COVID-19, ejemplificando su capacidad para realizar investigaciones rápidas y colaborativas. Las inversiones en supercomputadoras de "exaescala", como el proyecto Frontier del Departamento de Energía de EE. UU., resaltan el potencial de la IA para impulsar avances científicos en la atención médica y la energía. Esta integración de la IA en la investigación promueve la colaboración multidisciplinaria y la prueba rápida de hipótesis, aunque también plantea preguntas sobre las implicaciones éticas y de propiedad intelectual de la IA como coinvestigador.

La IA acelera el contexto de los descubrimientos científicos

La ciencia, en sí misma, es un proceso creativo; Los investigadores deben ampliar constantemente sus mentes y perspectivas para crear nuevos medicamentos, aplicaciones químicas e innovaciones industriales en general. Sin embargo, el cerebro humano tiene sus límites. Después de todo, hay más formas moleculares concebibles que átomos en el universo. Ninguna persona podrá examinarlos todos. Esta necesidad de explorar y probar la infinita diversidad de posibles experimentos científicos ha empujado a los científicos a adoptar continuamente nuevas herramientas para ampliar sus capacidades de investigación; la última herramienta es la inteligencia artificial.
 
El uso de la IA en el descubrimiento científico está siendo impulsado (2023) por redes neuronales profundas y marcos de IA generativos capaces de generar conocimiento científico en masa a partir de todo el material publicado sobre un tema específico. Por ejemplo, las plataformas de IA generativa como ChatGPT pueden analizar y sintetizar grandes cantidades de literatura científica, ayudando a los químicos a investigar nuevos fertilizantes sintéticos. Los sistemas de IA pueden examinar extensas bases de datos de patentes, artículos académicos y publicaciones, formular hipótesis y orientar la dirección de la investigación.

De manera similar, la IA puede utilizar los datos que analiza para idear hipótesis originales que amplíen la búsqueda de nuevos diseños moleculares, a una escala que a un científico individual le resultaría imposible igualar. Estas herramientas de IA, cuando se combinen con futuras computadoras cuánticas, serían capaces de simular rápidamente nuevas moléculas para abordar cualquier necesidad específica basada en la teoría más prometedora. Luego, la teoría se analizará mediante pruebas de laboratorio autónomas, donde otro algoritmo evaluaría los resultados, identificaría lagunas o defectos y extraería nueva información. Surgirían nuevas preguntas y el proceso comenzaría de nuevo en un círculo virtuoso. En tal escenario, los científicos estarían supervisando iniciativas y procesos científicos complejos en lugar de experimentos individuales.

Impacto disruptivo

Un ejemplo de cómo se ha utilizado la IA para acelerar los descubrimientos científicos fue la creación de la vacuna COVID-19. Un consorcio de 87 organizaciones, que van desde el mundo académico hasta empresas de tecnología, ha permitido a investigadores globales acceder a supercomputadoras (dispositivos con capacidades informáticas de alta velocidad que pueden ejecutar algoritmos de aprendizaje automático) para utilizar la IA para examinar los datos y estudios existentes. El resultado es un intercambio gratuito de ideas y resultados de experimentos, acceso total a tecnología avanzada y una colaboración más rápida y precisa. Además, las agencias federales se están dando cuenta del potencial de la IA para desarrollar rápidamente nuevas tecnologías. Por ejemplo, el Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE) ha solicitado al Congreso un presupuesto de hasta 4 mil millones de dólares en 10 años para invertir en tecnologías de inteligencia artificial para impulsar los descubrimientos científicos. Estas inversiones incluyen supercomputadoras “exaescala” (capaces de realizar grandes volúmenes de cálculos).

En mayo de 2022, el DOE encargó a la empresa de tecnología Hewlett Packard (HP) la creación de la supercomputadora a exaescala más rápida, Frontier. Se prevé que la supercomputadora resuelva cálculos de aprendizaje automático hasta 10 veces más rápido que las supercomputadoras actuales y encuentre soluciones a problemas que son 8 veces más complejos. La agencia quiere centrarse en los descubrimientos en el diagnóstico de enfermedades y cáncer, las energías renovables y los materiales sostenibles. 

El DOE ha estado financiando muchos proyectos de investigación científica, incluidos los destructores de átomos y la secuenciación del genoma, lo que ha dado como resultado que la agencia administre bases de datos masivas. La agencia espera que algún día estos datos puedan dar lugar a avances que puedan hacer avanzar la producción de energía y la atención sanitaria, entre otras cosas. Desde deducir nuevas leyes físicas hasta nuevos compuestos químicos, se espera que AI/ML haga el trabajo más duro que eliminaría ambigüedades y aumentaría las posibilidades de éxito en la investigación científica.

Implicaciones de que la IA acelere los descubrimientos científicos

Las implicaciones más amplias de que la IA acelere los descubrimientos científicos pueden incluir: 

• Facilitar la rápida integración del conocimiento entre diferentes disciplinas científicas, fomentando soluciones innovadoras a problemas complejos. Este beneficio fomentaría la colaboración multidisciplinaria, combinando conocimientos de campos como la biología, la física y la informática.
• La IA se utiliza como asistente de laboratorio multiuso, analiza grandes conjuntos de datos mucho más rápido que los humanos, lo que conduce a una generación y validación de hipótesis más rápidas. La automatización de las tareas de investigación de rutina liberará a los científicos para centrarse en problemas complejos y analizar resultados de pruebas y experimentos.
• Investigadores que invierten en darle creatividad a la IA para desarrollar sus propias preguntas y soluciones a consultas científicas en diversos campos de estudio.
• Acelerar la exploración espacial como IA ayudará a procesar datos astronómicos, identificar objetos celestes y planificar misiones.
• Algunos científicos insisten en que a sus colegas o coinvestigadores de IA se les deben otorgar derechos de autor intelectuales y créditos de publicación.
• Más agencias federales invierten en supercomputadoras, lo que permite oportunidades de investigación cada vez más avanzadas para laboratorios científicos de universidades, agencias públicas y del sector privado.
• Desarrollo de fármacos más rápido y avances en ciencia de materiales, química y física, que pueden conducir a una variedad infinita de innovaciones futuras.

Preguntas para comentar

• Si es científico o investigador, ¿cómo utiliza su organización la IA en la investigación?
• ¿Cuáles son los riesgos potenciales de tener IA como coinvestigadores?