Cuatro formas en que la IA ya ha cambiado la ciencia

La mayor parte del mundo está obsesionada con cómo la inteligencia artificial (IA) cambiará las cosas en el futuro, tanto para bien como para mal. Pero lo cierto es que la IA ya ha introducido algunos cambios drásticos en el presente, aunque todavía no sean evidentes.

Las comunidades de investigación médica y científica, naturalmente, están a la vanguardia del despliegue de la IA, y ya han hecho descubrimientos significativos que darán lugar a nuevos productos e incluso alterarán nuestra forma de ver la materia y el universo.

En este artículo, analizamos los cuatro descubrimientos que han cambiado las reglas del juego de la IA sólo en el último a?o.

Cuatro formas en que la IA ha cambiado la ciencia

1. Investigación médica acelerada por la IA

Quizá los avances más significativos se están produciendo en el campo de la biología. A principios de este a?o, la Universidad de Michigan anunció que había desarrollado un nuevo modelo que puede realizar de forma autónoma hasta 10.000 experimentos con bacterias al día. La plataforma BacterAI representa un enorme aumento del alcance y la velocidad de la investigación médica, lo que podría dar lugar a un rápido incremento del desarrollo de técnicas que mejoren e incluso salven vidas.

El cuerpo humano alberga billones de bacterias, tanto dentro como fuera, algunas de las cuales son da?inas, pero muchas son vitales para nuestras funciones corporales cotidianas. Al comprender mejor cómo viven, crecen e interactúan con otras bacterias y tejidos, la comunidad científica podría estar a punto de descubrir nuevas formas de curar una amplia gama de infecciones y también de crear los medios para prolongar la vida humana y superar los problemas físicos y cognitivos que acompa?an al envejecimiento.

Además, BacterAI puede empezar a investigar sin tener conocimiento previo de ninguna especie concreta de bacterias, el 90 por ciento de las cuales aún no se han estudiado. El modelo crea sus propios conjuntos de datos, dise?a sus propios experimentos de laboratorio, interpreta los resultados y, a continuación, destila sus conclusiones de forma que los humanos puedan entenderlas y examinarlas para realizar más pruebas.

En una demostración reciente, la plataforma analizó el metabolismo de dos bacterias orales comunes probando combinaciones de aminoácidos, que pueden ser millones. Completó la tarea en nueve días con una precisión del 90 por ciento, una tarea que normalmente habría llevado semanas, meses o incluso a?os.

2. Nuevos medicamentos

El descubrimiento de fármacos también es un área que puede beneficiarse enormemente de una generosa afluencia de IA. Will Douglas Heaven, de MIT Technology Review, se?ala que la IA no sólo tiene el potencial de aumentar el ritmo y reducir el coste de la investigación de fármacos -que puede llevar hasta 10 a?os y costar miles de millones de dólares-, sino que también puede impulsar los esfuerzos para curar enfermedades raras que a menudo se pasan por alto debido a su limitada demanda.

Muchas víctimas del cáncer, por ejemplo, pueden beneficiarse enormemente de cócteles de fármacos personalizados adaptados a su ADN específico y otros marcadores, pero son difíciles y caros de crear, normalmente a base de mucho ensayo y error. La IA puede mejorar drásticamente este proceso examinando cambios minúsculos en el tejido real del paciente para ver qué funciona y qué no de forma más rápida y precisa que los métodos tradicionales.

Pero quizá los descubrimientos más profundos impulsados por la IA se sitúen en el ámbito más esotérico, pero no menos importante, de la investigación científica pura. Aquí es donde se han producido algunos de los avances más importantes en el conocimiento en el pasado (F=ma, E=MC2), y la IA puede sobresalir en esta capacidad crujiendo grandes cantidades de datos y encontrando patrones ocultos en los números que tienden a eludir la observación y el análisis humanos.

3. Reimaginar el universo físico

Investigadores de la Universidad de Columbia, por ejemplo, descubrieron recientemente un nuevo conjunto de variables que rigen el movimiento de las partículas, dando paso a una comprensión totalmente nueva de la física. El equipo desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de analizar vídeos de objetos en movimiento -desde un simple péndulo doble hasta las llamas de una chimenea- y predecir el movimiento futuro identificando variables como el momento y la velocidad angular. La mayoría de las variables detectadas eran bien conocidas, pero unas pocas no lo eran y resultaron cruciales para la precisión de las predicciones del modelo.

Y lo que es más interesante, cuando los investigadores realizaron los experimentos varias veces, el número de variables siguió siendo el mismo, pero cambiaron las específicas utilizadas para hacer las predicciones. Esto lleva a la posibilidad de que haya múltiples maneras de describir el universo y que algunas de las cuestiones más espinosas que han atormentado a los físicos durante décadas puedan resolverse reconsiderando las variables. ?Alguien quiere viajar en el tiempo?

4. Beneficios materiales

Un poco más realista es el trabajo realizado en el Laboratorio Nacional de Brookhaven, que ha dado lugar a tres nuevas nanoestructuras autoensamblables utilizando el mismo tipo de “autoexperimentación” impulsada por la IA que está mejorando la investigación médica. Normalmente, elaborar todas las combinaciones estructurales de los materiales existentes para crear otros nuevos resulta tedioso y caro. El modelo de Brookhaven puede definir y realizar experimentos de forma autónoma a partir de cero, utilizando datos de análisis espectral, rayos X ultrabrillantes y otras técnicas para encontrar las combinaciones más prometedoras.

Un hallazgo potencialmente significativo fue una “escalera” única a escala nanométrica que surgió tras sólo seis horas de experimentación, un proceso que normalmente llevaría un mes o más. Las aplicaciones potenciales de los tres nuevos materiales van desde la microelectrónica a las soluciones de energía limpia.

Lo esencial

Toda gran era de descubrimientos científicos se ha visto impulsada en gran medida por el desarrollo de nuevas herramientas y técnicas: el telescopio, el microscopio, la radio y la informática digital. En todos los casos, el conocimiento se amplió gracias a la mejora de nuestros sentidos para ver, oír y percibir el universo. La IA tiene el potencial de dar un paso más perfeccionando la capacidad de asimilar datos y sacar conclusiones, es decir, mejorando la capacidad de pensar del cerebro.

En la actualidad, la IA sigue estando en gran medida en manos de las principales instituciones científicas. Sin embargo, a medida que se amplía y se hace más omnipresente, no se sabe qué verdades desvelará a continuación.