La inteligencia artificial como motor de avance científico
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta esencial para el progreso de la ciencia en diversas disciplinas. Así lo expresa Pushmeet Kohli, vicepresidente de Ciencia en Google DeepMind, quien destaca que el ser humano representa el programa más complejo jamás creado. Su equipo ha sido pionero en la utilización de la IA para resolver problemas científicos, siendo uno de los logros más significativos la creación de AlphaFold2. Esta innovadora herramienta ha permitido predecir la estructura tridimensional de más de 200 millones de proteínas, un avance que ha sido reconocido con el Premio Nobel de Química otorgado a sus colegas Demis Hassabis y John Jumper. La capacidad de AlphaFold2 para proporcionar información crítica sobre la estructura de las proteínas abre nuevas puertas para comprender el funcionamiento de los organismos y contribuir a diversas áreas de la biología.
Kohli, quien supervisa un equipo de 150 investigadores en DeepMind, ha señalado que la IA está transformando los métodos de investigación en casi todas las ramas científicas. Su enfoque se centra en aquellos problemas que pueden ser formulados como desafíos de razonamiento o reconocimiento de patrones, lo que subraya la importancia de contar con datos precisos y significativos. En particular, el trabajo de Kohli se ha centrado en la biología estructural y la genómica, donde la comprensión de la semántica del ADN se ha convertido en un nuevo reto. Este campo de investigación busca desentrañar el significado detrás de las mutaciones en el genoma y su relación con enfermedades, un aspecto que todavía requiere un profundo estudio.
Además de biología, Kohli y su equipo han dirigido sus esfuerzos hacia la fusión nuclear y el desarrollo de nuevos materiales. En el ámbito de la fusión, la IA ayuda a estabilizar el plasma en los reactores, mientras que en la investigación de materiales, se busca sintetizar y estabilizar nuevas composiciones que podrían tener aplicaciones industriales. Kohli también ha abordado el impacto de la IA generativa en la ciencia, destacando cómo esta tecnología permite extraer conocimiento de una vasta cantidad de literatura científica. Sin embargo, advierte que, aunque la IA generativa representa un avance significativo, la diversidad y la calidad de los datos son factores cruciales para el éxito de los modelos de inteligencia artificial. De este modo, la combinación de datos experimentales, simulaciones y, en ocasiones, datos sintéticos, se convierte en la clave para abordar los complejos desafíos científicos actuales.
