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La IA impulsa una nueva era de descubrimientos científicos en múltiples disciplinas
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La IA impulsa una nueva era de descubrimientos científicos en múltiples disciplinas

  • La inteligencia artificial acelera descubrimientos científicos, desde avances en biología molecular hasta predicciones climáticas, marcando un hito en la investigación global.
AI for Science Forum

El pasado 18 de noviembre, Londres fue sede del primer  Foro de IA para la Ciencia , un evento organizado por DeepMind y la Royal Society que reunió a destacados premios Nobel, científicos, responsables políticos y líderes del sector industrial. El objetivo: explorar el impacto transformador de la (IA) en la ciencia, su capacidad para abordar los mayores desafíos globales y el inicio de una nueva era de descubrimientos.

James Manyika, vicepresidente sénior de Investigación, Tecnología y Sociedad en Google, inauguró el foro con un discurso que subrayó cómo la IA está revolucionando la forma en que se realiza la investigación científica.

La IA como catalizador de la ciencia

Manyika destacó que el impacto de la IA no reside en reemplazar a los científicos, sino en potenciar su trabajo al abordar problemas complejos mediante técnicas computacionales avanzadas. Desde los primeros pasos en el campo, con figuras como Alan Turing, hasta los recientes logros de equipos como , la IA ha mostrado su capacidad para acelerar descubrimientos que antes requerían décadas de investigación.

Un ejemplo clave es AlphaFold, que ha logrado predecir la estructura de más de 200 millones de proteínas conocidas. Este avance no solo ha facilitado investigaciones en biología molecular, sino que también ha abierto nuevas vías para abordar enfermedades desatendidas y bacterias resistentes a los medicamentos.

Avances significativos en múltiples disciplinas

La influencia de la IA en la ciencia no se limita a la biología. En neurociencia, una colaboración entre Google Research, el Instituto Max Planck y la Universidad de Harvard logró mapear estructuras cerebrales humanas a nanoescala, revelando detalles nunca antes vistos que podrían revolucionar nuestra comprensión de enfermedades neurológicas como el Alzheimer.

En cuanto a la modelización climática, , una herramienta basada en IA, combina aprendizaje automático con modelos físicos tradicionales, permitiendo simulaciones atmosféricas 3.700 veces más rápidas que los métodos convencionales. Además, , desarrollado por Google DeepMind, predice condiciones climáticas con mayor precisión que los sistemas tradicionales.

En el ámbito cuántico, la IA ha permitido avances en computación cuántica y ha abierto la puerta al estudio de fenómenos como los agujeros de gusano, explorando teorías de gravedad cuántica planteadas hace casi un siglo.

Impactos tangibles en la sociedad

Los avances impulsados por la IA también están teniendo repercusiones prácticas en áreas como el cambio climático y la salud. Por ejemplo, la plataforma Flood Hub utiliza IA para predecir inundaciones fluviales con hasta siete días de anticipación, brindando cobertura a más de 700 millones de personas en 100 países. En colaboración con American Airlines, Google Research desarrolló un modelo que reduce en un 54% las emisiones de estelas de condensación, contribuyendo significativamente a mitigar el impacto ambiental de la aviación.

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En el sector de la salud, herramientas de IA han permitido detectar retinopatía diabética en más de 600.000 exámenes en todo el mundo, y nuevos proyectos en India y Tailandia esperan alcanzar seis millones de exámenes adicionales en la próxima década.

Retos y prioridades para el futuro

A pesar de los avances, Manyika enfatizó que aún queda mucho por hacer. Identificó tres áreas clave para maximizar el potencial de la IA en la ciencia:

  • Superar las limitaciones actuales de la IA: Esto incluye desarrollar capacidades para ayudar en conceptos científicos novedosos, teorías y experimentos.
  • Compromiso con el método científico y la ética: Es esencial abordar riesgos específicos como el uso indebido de la tecnología en armas biológicas, así como desafíos relacionados con sesgos en los datos y el impacto ambiental.
  • Accesibilidad global: Los beneficios de la IA deben llegar a científicos de todas las regiones para garantizar un impacto equitativo.

Hacia una ciencia colaborativa e inclusiva

El foro concluyó con un mensaje optimista. La combinación de IA y ciencia promete transformar el panorama de la investigación, permitiendo que más personas participen y contribuyan a un progreso científico acelerado. A medida que se desarrollen herramientas más avanzadas, la colaboración entre científicos, tecnólogos y responsables políticos será crucial para garantizar que estos avances beneficien a la humanidad en su conjunto.

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