Cómo la Inteligencia Artificial esta revolucionando la investigación científica

Milthon Lujan Monja

Informe: "La Ciencia en la Era de la IA"
Informe: «La Ciencia en la Era de la IA»

El campo de la inteligencia artificial (IA) está experimentando un período de crecimiento sin precedentes y su impacto se siente en numerosos sectores, incluida la investigación científica. Este aumento en la adopción de la IA ha provocado una «revolución del aprendizaje profundo» que está transformando la forma en que los científicos abordan el descubrimiento.

La Royal Society ha publicado el informe “Science in the Age of AI» que profundiza en el impacto de la IA en el progreso científico. El informe aborda las siguientes preguntas:

  • ¿Cómo están transformando las tecnologías impulsadas por la IA los métodos y la naturaleza de la investigación científica?
  • ¿Cuáles son las oportunidades, limitaciones y riesgos de estas tecnologías para la investigación científica?
  • ¿Cómo pueden las partes interesadas relevantes (gobiernos, universidades, industria, financiadores de investigación, etc.) apoyar mejor el desarrollo, la adopción y el uso de tecnologías impulsadas por la IA en la investigación científica?

Progreso sin precedentes en IA

El reciente aumento en el desarrollo de la IA, con avances como ChatGPT y Midjourney, ha despertado el interés público y los debates sobre políticas. Sin embargo, para los científicos, la IA no es del todo nueva.

El informe enfatiza el impacto del «aprendizaje profundo», un subcampo de la IA que permite a las computadoras aprender a partir de grandes cantidades de datos. Esto permite a los científicos descubrir patrones y relaciones ocultos en conjuntos de datos complejos, lo que genera avances en campos como la medicina, la ciencia de los materiales y la investigación climática.

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Big Data cumple con un gran potencial

Los conjuntos de datos grandes y complejos (provenientes de telescopios, satélites y sensores avanzados) encierran un inmenso potencial para lograr avances científicos. Las técnicas de inteligencia artificial son expertas en identificar patrones y relaciones ocultos dentro de estos datos, que serían difíciles de discernir con los métodos tradicionales. Esto permite a los científicos:

  • Desarrollar simulaciones más precisas: La IA puede analizar datos de diversas fuentes para crear simulaciones realistas, ayudando a los tomadores de decisiones a abordar desafíos sociales y ambientales apremiantes.
  • Generar nuevos conocimientos: las herramientas de inteligencia artificial pueden identificar patrones y predecir contenido nuevo, lo que permite a los científicos ejecutar simulaciones más precisas y crear datos sintéticos.

Estudios de caso: IA en acción

El informe destaca el poder de la IA en áreas específicas:

  • Ciencia del clima: La IA puede analizar vastos conjuntos de datos climáticos para predecir patrones climáticos y mejorar los modelos climáticos.
  • Ciencia de materiales: La IA puede acelerar el descubrimiento de materiales analizando sus propiedades y prediciendo nuevos materiales con las funcionalidades deseadas.
  • Diagnóstico de enfermedades raras: La IA puede analizar imágenes médicas y datos de pacientes para identificar enfermedades raras con mayor precisión.

Desafíos en el horizonte

Si bien las oportunidades que presenta la IA son innegables, también surgen desafíos junto con su adopción. Estas son algunas áreas clave de preocupación:

  • Reproducibilidad: Verificar y replicar experimentos realizados con herramientas de inteligencia artificial puede resultar difícil debido a factores como el acceso limitado al código, los datos y los recursos informáticos.
  • Interdisciplinariedad: Los silos entre disciplinas pueden obstaculizar la colaboración. La integración efectiva de la IA requiere que investigadores con experiencia tanto en IA como en campos científicos específicos trabajen juntos.
  • Costos ambientales: Ejecutar la enorme infraestructura informática necesaria para la IA puede consumir mucha energía, lo que genera preocupaciones ambientales.
  • Transparencia y ciencia abierta: La naturaleza de «caja negra» de algunos sistemas de IA y la naturaleza a menudo patentada de los modelos comerciales de IA limitan la transparencia y obstaculizan la aplicación de principios de ciencia abierta.
  • Incentivos cambiantes: Un énfasis excesivo en la experiencia en IA podría llevar a que los investigadores den prioridad a «ser buenos en IA» sobre «ser buenos en ciencia», descuidando potencialmente las metodologías establecidas.
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El camino por delante

La Royal Society, una destacada organización científica, enfatiza la importancia de abordar estos desafíos para garantizar que la IA alcance su potencial en la ciencia. Su informe, «Science in the age of AI», ofrece recomendaciones para maximizar los beneficios de la IA en la investigación manteniendo al mismo tiempo la confianza del público en la ciencia y la integridad científica.

El informe reconoce que se necesita más investigación para explorar áreas críticas como la provisión de recursos informáticos de alto rendimiento, el potencial de la inteligencia artificial general (AGI) y las habilidades específicas necesarias para la futura fuerza laboral. Los programas en curso de la Sociedad profundizarán en estos temas y explorarán soluciones para garantizar un futuro en el que la IA y la ciencia trabajen de la mano para el mejoramiento de la humanidad.

El informe finaliza con una serie de recomendaciones entre las cuales se incluyen:

  • Los gobiernos, los financiadores de la investigación y los desarrolladores de IA deberían mejorar acceso a infraestructuras esenciales de IA.
  • Los financiadores y los desarrolladores de IA deberían priorizar la accesibilidad y usabilidad de las herramientas de IA desarrolladas para la investigación científica.
  • Los financiadores de la investigación y las comunidades científicas deben garantizar que la investigación basada en la IA cumpla con los principios y prácticas de la ciencia abierta para facilitar los beneficios de la IA en la ciencia.
  • Las comunidades científicas deben desarrollar la capacidad para supervisar los sistemas de IA utilizados en la ciencia y garantizar su uso ético para el bien público.

Referencia (acceso abierto)
The Royal Society. 2024. Science in the age of AI: How artificial intelligence is changing the nature and method of scientific research. 108 p. Issued: May 2024 DES8836_1 ISBN: 978-1-78252-712-1

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