El futuro de los descubrimientos científicos y la inteligencia artificial
Por Kylie Wolfe
Desde los primeros ordenadores como el Harvard Mark I hasta los programas actuales como ChatGPT, la inteligencia artificial (IA) ha existido de una forma u otra durante muchas décadas; sin embargo, no fue hasta hace poco que se volvió popular y accesible. Ahora, a medida que avanza la ciencia también lo hace la IA.
Hoy en día, la IA se está utilizando para ayudar a los científicos a combatir problemas ambientales, aumentar la productividad en los laboratorios y dar forma al futuro de los descubrimientos. A medida que descubra dónde encaja la IA en tu ciencia, aprende cómo está haciendo posible y más eficiente el progreso para otros.
Comprender el cambio climático
Para ayudar a combatir el cambio climático, los científicos de Dryad* están utilizando IA para entrenar sensores que pueden detectar incendios forestales antes de que se intensifiquen. Estos sensores detectan gases liberados por material orgánico cuando se quema, sirviendo esencialmente como la alarma de incendios de la naturaleza. En enero de 2024, la empresa tenía 50 sensores instalados en todo el mundo.
Los expertos del servicio forestal también están utilizando ciencia de datos, impulsada por IA, para ayudar a determinar dónde establecer quemas controladas, incendios intencionales destinados a eliminar el exceso de vegetación que de otro modo alimentaría los incendios forestales. La IA ayudó a los científicos a crear un asistente inteligente que utiliza información sobre topografía, vegetación y clima para recomendar futuras ubicaciones de quemas controladas.
De manera similar, los investigadores de Climate TRACE están utilizando un programa que combina visión por computadora y aprendizaje automático para identificar emisiones de fábricas y otras instalaciones. Esto ayuda a las corporaciones y a los responsables políticos a recopilar datos y mantener la responsabilidad en áreas de interés.
Acelerando el trabajo en el laboratorio
Según Victor Dzau, presidente de la Academia Nacional de Medicina, la IA también está haciendo que la ciencia avance al observar tendencias significativas en grandes conjuntos de datos, predecir resultados basados en datos y simular escenarios complejos antes de que se realicen experimentos en el mundo real.
Básicamente, está aumentando la productividad al hacer que la ciencia de datos, una parte tediosa del proceso de investigación, sea más eficiente. Los laboratorios autónomos, por ejemplo, son gestionados principalmente por robots y tienen el potencial de ayudar en descubrimientos y procesos más rápidos. Esto podría llevar a avances en electrónica o productos farmacéuticos que de otro modo habrían tomado mucho más tiempo.
La IA incluso está ayudando a los científicos a realizar revisiones de literatura. A través de PaperQA y Elicit, herramientas que utilizan grandes modelos de lenguaje (LLM), puedes escanear y resumir artículos para ayudar a informar una nueva hipótesis o enfoque. Dejar que la IA traduzca grandes cantidades de información puede ahorrar tiempo a corto plazo y ser un atajo hacia ideas mucho más grandes a largo plazo.
Dando forma a su investigación
A medida que la tecnología continúa desempeñando un papel crítico en el avance de la ciencia, es útil comprender el panorama completo para asegurarte de que está agregando valor a tu proceso y no causando daño en otros lugares.
Por ejemplo, es importante tener en cuenta que, aunque la IA está ayudando a los investigadores a combatir el cambio climático, también puede estar contribuyendo a él. Cada tipo de IA—aprendizaje automático y LLM por igual—requiere una cantidad diferente, y potencialmente grande, de energía para completar una tarea. Un estudio publicado en Joule encontró que, para 2027, la IA podría usar más de 85 TWh de electricidad cada año. Según Scientific American, esto es un uso de energía similar al de un país pequeño.
Ya sea que uses la IA para tareas diarias simples o para aumentar la productividad de flujos de trabajo complejos, esta tecnología indudablemente está facilitando que científicos como tú innoven y alcancen nuevas alturas.
*Dryad es una organización que proporciona detección ultra temprana de incendios forestales, así como soluciones de monitoreo de salud y crecimiento para bosques públicos y privados.
Kylie Wolfe es una redactora de Thermo Fisher Scientific.
