En todo el espectro de usos para la inteligencia artificial, uno se destaca.
La gran e inspiradora oportunidad de IA en el horizonte, los expertos están de acuerdo, radica en acelerar y transformar el descubrimiento y el desarrollo científicos. Alimentados por vastas tocadines de datos científicos, la IA promete generar nuevos medicamentos para combatir la enfermedad, una nueva agricultura para alimentar a la población mundial y nuevos materiales para desbloquear la energía verde, todo en una pequeña fracción de la época de la investigación tradicional.
Las compañías de tecnología como Microsoft y Google están haciendo herramientas de IA para la ciencia y colaborando con socios en campos como el descubrimiento de drogas. Y el Premio Nobel de Química el año pasado fue para científicos que usaban IA para predecir y crear proteínas.
Este mes, Lila Sciences se hizo pública con sus propias ambiciones de revolucionar la ciencia a través de AI the Start-up, con sede en Cambridge, Massachusetts, había trabajado en secreto durante dos años “para construir una superinteligencia científica para resolver los mayores desafíos de la humanidad”.
Confiando en un equipo experimentado de científicos y $ 200 millones en fondos iniciales, Lila ha estado desarrollando un programa de IA capacitado en datos publicados y experimentales, así como en el proceso científico y el razonamiento. La puesta en marcha luego permite que el software de IA ejecute experimentos en laboratorios físicos automatizados con algunos científicos para ayudar.
Ya, en proyectos que demuestran la tecnología, la IA de Lila ha generado nuevos anticuerpos para combatir enfermedades y desarrollado nuevos materiales para capturar el carbono de la atmósfera. Lila convirtió esos experimentos en resultados físicos en su laboratorio en cuestión de meses, un proceso que probablemente llevaría años con la investigación convencional.
Experimentos como los de Lila han convencido a muchos científicos de que la IA pronto hará el ciclo de prueba de hipótesis-experiencia más rápido que nunca. En algunos casos, la IA podría incluso exceder la imaginación humana con invenciones, el progreso de turbocompresor.
“La IA impulsará la próxima revolución de esta cosa más valiosa que los humanos jamás hayan encontrado: el método científico”, dijo Geoffrey von Maltzahn, director ejecutivo de Lila, que tiene un Ph.D. en Ingeniería Biomédica y Física Médica del Instituto de Tecnología de Massachusetts.
El impulso para reinventar el proceso de descubrimiento científico se basa en el poder de la IA generativa, que estalló en la conciencia pública con la introducción del chatgpt de Opensei hace poco más de dos años. La nueva tecnología está capacitada en datos en Internet y puede responder preguntas, escribir informes y componer correo electrónico con fluidez en forma de humano.
La nueva raza de IA desencadenó una carrera armamentista comercial y un gasto aparentemente ilimitado de compañías tecnológicas como OpenAi, Microsoft y Google.
(El New York Times ha demandado a Openai y Microsoft, que formó una asociación, acusándolos de infracción de derechos de autor con respecto al contenido de noticias relacionados con los sistemas de IA. Openi y Microsoft han negado esas afirmaciones).
Lila ha adoptado un enfoque centrado en la ciencia para capacitar a su IA generativa, alimentar los trabajos de investigación, experimentos documentados y datos de su laboratorio de ciencias de la vida y ciencias de los materiales de rápido crecimiento. Eso, cree el equipo de Lila, le dará a la tecnología la profundidad en la ciencia y las habilidades amplias, reflejando la forma en que los chatbots pueden escribir poesía y código de computadora.
Aún así, Lila y cualquier compañía que trabaje para descifrar la “superinteligencia científica” enfrentará importantes desafíos, dicen los científicos. Si bien la IA ya está revolucionando ciertos campos, incluido el descubrimiento de fármacos, no está claro si la tecnología es solo una herramienta poderosa o en el camino para igualar o superar todas las habilidades humanas.
Desde que Lila ha estado operando en secreto, los científicos externos no han podido evaluar su trabajo y, agregan, el progreso temprano en la ciencia no garantiza el éxito, ya que los obstáculos imprevistos a menudo surgen más tarde.
“Más poder para ellos, si pueden hacerlo”, dijo David Baker, bioquímico y director del Instituto de Diseño de Proteínas de la Universidad de Washington. “Parece más allá de todo lo que estoy familiarizado en el descubrimiento científico”.
El Dr. Baker, quien compartió el Premio Nobel de Química el año pasado, dijo que veía a AI más como una herramienta.
Lila fue concebida dentro de la pionera insignia, una inversionista y creadora prolífica de compañías de biotecnología, incluido el fabricante de vacunas Covid-19 Moderna. El buque insignia realiza una investigación científica, centrándose en dónde probablemente sean los avances dentro de unos años y podrían resultar comercialmente valiosos, dijo Noubar Afeyan, fundador y director ejecutivo de los buques insignia.
“Entonces, no solo nos importa la idea, sino que nos importa la puntualidad de la idea”, dijo el Dr. Afeyan.
Lila resultó de la fusión de dos proyectos de la compañía de IA temprana en el buque insignia, uno centrado en nuevos materiales y el otro en biología. Los dos grupos estaban tratando de resolver problemas similares y reclutar a las mismas personas, por lo que combinaron fuerzas, dijo Molly Gibson, bióloga computacional y cofundadora de Lila.
El equipo de Lila ha completado cinco proyectos para demostrar las habilidades de su IA, una poderosa versión de uno de un número creciente de asistentes sofisticados conocidos como agentes. En cada caso, los científicos, que generalmente no tenían especialidad en el tema, escribieron en una solicitud de lo que querían que el programa AI lograra. Después de refinar la solicitud, los científicos, que trabajan con IA como socio, realizaron experimentos y probaron los resultados, una y otra vez, en constante alberga en el objetivo deseado.
Uno de esos proyectos encontró un nuevo catalizador para la producción de hidrógeno verde, que implica el uso de electricidad para dividir el agua en hidrógeno y oxígeno. La IA recibió instrucciones de que el catalizador tenía que ser abundante o fácil de producir, a diferencia de Iridium, el estándar comercial actual. Con la ayuda de AI, los dos científicos encontraron un catalizador novedoso en cuatro meses, un proceso que más típicamente podría llevar años.
Ese éxito ayudó a persuadir a John Gregoire, un destacado investigador en nuevos materiales para la energía limpia, a abandonar el Instituto de Tecnología de California el año pasado para unirse a Lila como jefe de investigación de ciencias físicas.
George Church, un genetista de Harvard conocido por su investigación pionera en la secuenciación del genoma y la síntesis de ADN que ha cofundado docenas de empresas, también se unió recientemente como la científica principal de Lila.
“Creo que la ciencia es un tema realmente bueno para la IA”, dijo el Dr. Church. La ciencia se centra en campos específicos de conocimiento, donde la verdad y la precisión pueden ser probadas y medidas, agregó. Eso hace que la IA en la ciencia sea menos propensa a las respuestas errantes y erróneas, conocidas como alucinaciones, a veces creadas por chatbots.
Los primeros proyectos aún están muy lejos de los productos listos para el mercado. Lila ahora trabajará con socios para comercializar las ideas que surgen de su laboratorio.
Lila está expandiendo su espacio de laboratorio en un edificio insignia de seis pisos en Cambridge, junto al río Charles. Durante los próximos dos años, dice Lila, planea mudarse a un edificio separado, agregar decenas de miles de pies cuadrados de espacio de laboratorio y oficinas abiertas en San Francisco y Londres.
En un día reciente, las bandejas que transportan 96 pozos de muestras de ADN cabalgaron en pistas magnéticas, cambiando direcciones rápidamente para su entrega a diferentes estaciones de laboratorio, dependiendo en parte de lo que sugirió la IA. La tecnología parecía improvisar a medida que ejecutaba pasos experimentales en la búsqueda de nuevas proteínas, editores de genes o vías metabólicas.
En otra parte del laboratorio, los científicos monitorearon máquinas de alta tecnología utilizadas para crear, medir y analizar nanopartículas personalizadas de nuevos materiales.
La actividad en el piso de laboratorio fue guiada por una colaboración de científicos recubiertos de blanco, equipos automatizados y software invisible. Cada medición, cada experimento, cada éxito y fracaso incremental se capturó digitalmente y se alimentó en la IA de Lila, por lo que aprende continuamente, se vuelve más inteligente y hace más por sí solo.
“Nuestro objetivo es realmente dar acceso a la IA para ejecutar el método científico, para encontrar nuevas ideas y realmente ir al laboratorio y probar esas ideas”, dijo el Dr. Gibson.
