19/02/2025
Actualizado a las 20:11h.
Google ha presentado AI ‘co-scientist’, una inteligencia synthetic (IA) «co-científica» creada con el modelo Gemini 2.0 y diseñada para ayudar a los científicos a la hora de generar nuevas hipótesis y propuestas de investigación, de cara a acelerar «la velocidad de los descubrimientos científicos y biométricos».
Habitualmente, los investigadores combinan su ingenio y creatividad con conocimientos, publicaciones científicas y experiencia, para generar nuevas direcciones de investigación y lograr avances científicos. Sin embargo, en muchos campos, la tasa de publicaciones científicas crece rápidamente, y navegar entre dichas publicaciones para lograr nuevas investigaciones se plantea como un «desafío».
Frente a este escenario, Google ha dado a conocer una nueva IA a la que se refiere como AI ‘co-scientist’, que se basa en una herramienta colaborativa impulsada por la IA del modelo Gemini 2.0, capaz de ayudar a los expertos científicos a llevar a cabo tareas como recopilar información y «perfeccionar su trabajo» para acelerar los descubrimientos.
No obstante, según ha explicado la tecnológica en un comunicado en su weblog de investigación, esta IA no ha sido ideada para automatizar el proceso científico de una investigación, sino que se ha planteado como una opción para asistir a los profesionales la hora de generar nuevas hipótesis o plantear nuevas propuestas de investigación.
Para utilizar AI ‘co-scientist’, los investigadores pueden especificar un objetivo de investigación mediante lenguaje pure como, por ejemplo, comprender mejor la propagación de un microbio que causa enfermedades. En base a ello, la IA propondrá hipótesis comprobables, junto con un resumen de la documentación publicada relevante y un posible enfoque experimental.
Igualmente, los científicos pueden interactuar de otras maneras con la IA, por ejemplo, aportando directamente sus propias concepts para la exploración u ofreciendo comentarios sobre los resultados generados en lenguaje pure.
Así, Google ha detallado que, en cuanto a su funcionamiento, este sistema de IA está construido sobre múltiples agentes basados en Gemini 2.0 y, con ello, logra reflejar el proceso de razonamiento que sustenta el método científico.
Concretamente, el proceso se basa en que la IA analiza el objetivo asignado en la configuración del plan de investigación, administrada por un agente supervisor, que, a su vez, asigna los agentes especializados a la cola de trabajo y establece recursos para llevar a cabo las tareas.
De esta forma, la IA «co-científica» es capaz de sintetizar temas complejos y realizar una planificación y un razonamiento a largo plazo. Además, es capaz de «aprovechar la escalabilidad de los cálculos en tiempo de prueba» para razonar, evolucionar y mejorar iterativamente en sus resultados.
«La naturaleza agente del sistema facilita la autocrítica recursiva, incluido el uso de herramientas para la retroalimentación con el fin de refinar las hipótesis y las propuestas», ha puntualizado la tecnológica.
Por tanto, tal y como ha subrayado la compañía, además de revisar documentos científicos publicados, resumir y utilizar herramientas de ‘deep analysis’, este sistema está destinado a «descubrir conocimientos nuevos y originales», así como formular hipótesis y propuestas de investigación «demotrablemente novedosas», adaptándose a objetivos de investigación específicos.
Tanto es así que, según sus pruebas internas, las capacidades de la IA «co-científica» para generar hipótesis novedosas y comprobables en diversos dominios científicos y biomédicos -algunas ya validades experimentalmente-, así como su capacidad de automejora recursiva con mayor capacidad de cómputo, «demuestran su potencial para acelerar los esfuerzos de los científicos para abordar grandes desafíos en ciencia y medicina».
Con todo ello, Google ha señalado que los científicos que forman parte de su programa de probadores de confianza tendrán acceso anticipado a esta nueva IA «co-científica», de cara a comenzar a probar sus capacidades.
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