Inteligencia artificial en la ciencia: Rompiendo barreras en MIT

IA en la Investigación Científica: Rompiendo Barreras y Unificando Disciplinas en MIT

En los últimos 15 años, grandes transformaciones han remodelado la forma en que se realiza la investigación científica, especialmente a través del uso de la IA en la investigación científica. Kaiming He, líder en el campo de la informática, recuerda la gran división que existía entre las distintas disciplinas científicas, incluso dentro del propio campo de la informática.

Como estudiante de doctorado, He recuerda un mundo donde «incluso dentro de la informática existía un gran muro». Reflexiona diciendo que «la persona que se sentaba junto a mí podía estar haciendo cosas que yo no entendía en absoluto». Sin embargo, en su nuevo rol como Profesor de Tecnología de Software Douglas Ross (1954) en el MIT Schwarzman College of Computing, He se encuentra siendo testigo de algo realmente revolucionario: el derrumbamiento de esas barreras.

Según He, este cambio comenzó en 2012 con la «revolución del deep learning», un avance que desde entonces ha impulsado progresos increíbles en la visión por computadora y la IA en general. “La IA en la investigación científica ha creado un lenguaje común que une las distintas disciplinas científicas”, asegura. Esta transformación no se limita a la informática; ahora está impregnando campos como la biología, la química y la física de altas energías.

La Evolución de la IA en la Investigación Científica

La aplicación del deep learning en áreas como el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento de voz y la robótica ha establecido las bases para desarrollos aún más emocionantes. He cita a AlphaFold de Google DeepMind, que predice la estructura de proteínas, como uno de los ejemplos más destacados del potencial de la IA en la investigación científica para abordar problemas científicos complejos en diversas disciplinas.

“La IA apenas está comenzando a resolver problemas fuera de su dominio original”, agrega He, señalando que las herramientas de IA ahora se aplican en todo, desde la modelización del clima hasta el descubrimiento de fármacos. «Estas metodologías de IA están revolucionando la forma en que se realiza la ciencia».

IA: Un Lenguaje Común para la Colaboración Científica

Desde su llegada a MIT en febrero de 2024, He ha mantenido conversaciones con profesores de una amplia variedad de departamentos. Si bien no comprende completamente cada área específica de investigación, He destaca el potencial transformador de las herramientas de IA para facilitar la comunicación. «Las herramientas de IA son como un lenguaje común entre campos científicos», explica. “Estas herramientas ayudan a ‘traducir’ la terminología especializada, lo que hace posible que los investigadores de diferentes disciplinas compartan conocimientos y colaboren de manera efectiva”.

Esta sinergia entre la IA y la investigación científica no solo beneficia a la comunidad científica, sino que también impulsa el desarrollo de la propia IA. Como señala He, “Los científicos proporcionan nuevos problemas y desafíos que nos ayudan a seguir evolucionando estas herramientas”. La relación recíproca entre la IA en la investigación científica y la investigación está acelerando el progreso en ambas áreas.

El Futuro de la IA en la Investigación Científica

Mirando al futuro, He imagina un escenario donde la IA en la investigación científica esté integrada de forma fluida en el proceso de investigación en todas las áreas. “Espero que en 10 o más años, todos estén usando la IA de alguna manera en su investigación”, predice He. «Será la herramienta básica, el lenguaje básico que los investigadores usarán para resolver problemas».

En MIT, esta visión ya se está haciendo realidad. El entorno del MIT Schwarzman College of Computing fomenta la colaboración, lo que facilita que los científicos de diferentes campos trabajen juntos. «MIT está por delante de muchos otros lugares porque creó un entorno donde las personas de diferentes disciplinas pueden conectarse, hablar y compartir ideas», dice He.

A medida que la IA en la investigación científica continúa derrumbando las barreras entre las disciplinas científicas, promete remodelar el futuro de la investigación, creando oportunidades para una mayor innovación y descubrimiento.

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