Google ha desarrollado una inteligencia artificial que actúa como un asistente para científicos, con la capacidad de acelerar la investigación, la consulta de fuentes académicas, los descubrimientos científicos y la formulación de hipótesis.
Este sistema, denominado AI co-scientist, está potenciado por Gemini 2.0, el modelo de inteligencia artificial más reciente y avanzado de Google. Un ejemplo de su aplicación es el uso en una investigación relacionada con la leucemia.
El desarrollo de fármacos es un proceso cada vez más costoso y largo, en el cual los nuevos tratamientos requieren reiniciar muchas etapas del proceso de descubrimiento y desarrollo para cada enfermedad o indicación.
El ‘repurposing’ de medicamentos busca enfrentar este desafío, al identificar nuevas aplicaciones terapéuticas para medicamentos existentes, más allá de su uso original. Sin embargo, debido a la complejidad de la tarea, se requiere un gran conocimiento interdisciplinario.
La inteligencia artificial fue aplicada para predecir oportunidades de ‘drug repurposing’ y, junto con los socios de Google, se validaron las predicciones a través de biología computacional, retroalimentación de expertos clínicos y experimentos in vitro.
AI co-scientist propuso nuevos candidatos para el ‘repurposing’ en el tratamiento de la leucemia mieloide aguda (AML). Posteriores experimentos confirmaron que los fármacos sugeridos inhiben la viabilidad tumoral a concentraciones clínicamente relevantes en varias líneas celulares de AML.
Google explica que este sistema de inteligencia artificial está diseñado para descubrir conocimientos innovadores, formular hipótesis y propuestas de investigación demostrablemente originales, basándose en evidencia previa y adaptadas a objetivos de investigación específicos. En términos concretos, la compañía lo describe como una “herramienta colaborativa para los científicos”.
“Más allá de la revisión de la literatura estándar, el resumen y las herramientas de “investigación profunda”, el sistema de AI co-scientist está destinado a descubrir conocimientos nuevos y originales y formular hipótesis y propuestas de investigación demostrablemente novedosas, basándose en evidencia previa y adaptadas a objetivos de investigación específicos”, explica la compañía.
Cómo probar esta nueva IA de Google
Para probar AI co-scientist, los equipos científicos deben seguir estos pasos:
- Ingresar a la plataforma de Google Research.
- Buscar el artículo titulado ‘Acelerando los avances científicos con un cocientífico de IA’ disponible en su blog.
- Desplazarse hasta el apartado de ‘Anuncio del acceso de los probadores de confianza al sistema de cocientíficos de IA’.
- Dirigirse a un formulario de Google disponible en dicho apartado y completar la información solicitada.
Google destaca su entusiasmo por la promesa inicial del sistema de cocientíficos de IA y señala la importancia de evaluar sus fortalezas y limitaciones en el ámbito de la ciencia y la biomedicina de forma más amplia.
Para facilitar este proceso de manera responsable, la compañía habilitará el acceso al sistema para organizaciones de investigación a través de un Programa de Probadores Confiables disponible en los pasos anteriormente descritos.
Qué es Google Deep Research
Google ha incorporado en la aplicación móvil de Gemini una nueva herramienta llamada Deep Research, que utiliza su chatbot con inteligencia artificial para agilizar investigaciones sobre temas complejos, como computación cuántica, sensores para vehículos autónomos, entre otros.
Esta herramienta permite generar ensayos científicos o artículos investigativos en cuestión de segundos. Por ejemplo, los usuarios pueden realizar consultas como: “Ayúdame a investigar las tendencias de sensores para vehículos autónomos para mi ensayo sobre robótica”.
En respuesta, Deep Research proporcionará un plan de investigación estructurado que incluirá pasos tales como:
- Buscar información sobre los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos (como LiDAR, radar, cámaras, ultrasonidos, entre otros).
- Localizar artículos científicos y publicaciones relevantes sobre las últimas tendencias en esta área tecnológica.
- Analizar los resultados obtenidos y, finalmente, proponer la elaboración de un informe que recopile toda la información.
Con esta herramienta, Google busca facilitar el acceso a información compleja y mejorar la capacidad de los usuarios para crear contenido académico y técnico de forma más eficiente.
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