La empresa de inteligencia artificial Anthropic ha anunciado el lanzamiento de un nuevo programa llamado «AI for Science», con el objetivo de apoyar a investigadores que trabajan en proyectos científicos de alto impacto, sobre todo en los campos de la biología y las ciencias de la vida.
Créditos para investigar con inteligencia artificial
El programa ofrecerá hasta 20.000 dólares en créditos de uso de la API de Anthropic durante un periodo de seis meses. Esto permitirá a los investigadores utilizar el conjunto completo de modelos de lenguaje de la familia Claude, desarrollados por la compañía, para avanzar en sus proyectos. Los seleccionados serán evaluados por su historial de contribuciones científicas, el impacto potencial de su investigación propuesta y la capacidad de la IA para acelerar ese trabajo de forma significativa.
Aplicaciones prácticas de la IA en la ciencia
Anthropic destaca que sus herramientas de IA pueden ser de gran utilidad en tareas como:
- Análisis de datos científicos complejos
- Generación de hipótesis
- Diseño de experimentos
- Comunicación de resultados
Este tipo de tareas, que requieren mucho tiempo y esfuerzo humano, podrían beneficiarse de la velocidad y capacidad de síntesis de los modelos de lenguaje avanzados. Un ejemplo simple: si antes un equipo tardaba semanas en analizar una base de datos genética, ahora podría obtener patrones relevantes en cuestión de horas.
Énfasis en biología, medicina y agricultura
El enfoque del programa está dirigido principalmente a áreas donde la IA puede tener un impacto acelerador:
- Comprensión de sistemas biológicos complejos
- Análisis de datos genéticos
- Descubrimiento de medicamentos, especialmente para enfermedades de gran impacto mundial
- Productividad agrícola
Este último punto no suele asociarse inmediatamente con la IA, pero tiene un gran potencial. Por ejemplo, predecir qué combinaciones de cultivos pueden resistir mejor el cambio climático o aumentar el rendimiento usando datos de suelo y clima.
Un contexto competitivo en el que la IA aún tiene que demostrar su valor
Anthropic no está sola en esta carrera. Otras compañías como Google, OpenAI o startups como FutureHouse y Lila Sciences también están apostando fuerte por usar IA en investigación científica. Google, por ejemplo, presentó recientemente un «co-científico de IA» capaz de ayudar en la generación de hipótesis y planes de investigación.
Sin embargo, a pesar de los anuncios, los resultados hasta ahora han sido dispares. En 2023, Google informó que gracias a su modelo GNoME se habían sintetizado 40 nuevos materiales. Pero un análisis externo concluyó que ninguno era realmente novedoso.
El reto: fiabilidad y creatividad científica
Uno de los principales desafíos que enfrenta la inteligencia artificial en ciencia es su falta de fiabilidad. Las IA actuales funcionan bien para explorar muchas posibilidades rápidamente, pero no siempre ofrecen resultados coherentes o reproducibles.
Por ejemplo, si se pide a un modelo que proponga nuevas moléculas para un medicamento, puede sugerir estructuras químicas prometedoras… que al probarse resultan inviables o incluso tóxicas. También está el problema de la creatividad: muchos descubrimientos surgen de conexiones inesperadas o ideas fuera de lo común, algo que aún escapa a la mayoría de los algoritmos.
Criterios de selección y bioseguridad
Anthropic ha explicado que los investigadores interesados podrán aplicar al programa mediante un formulario en su página web. Las solicitudes se revisarán el primer lunes de cada mes, y se valorarán en base a:
- Mérito científico
- Impacto potencial del proyecto
- Viabilidad técnica
- Criterios de bioseguridad, para evitar aplicaciones con posibles efectos dañinos
Este último punto refleja una preocupación creciente en el sector: asegurarse de que las herramientas de IA no se usen para diseñar virus o sustancias peligrosas. Anthropic se compromete a que su apoyo se centre en proyectos beneficiosos para la sociedad.
Una oportunidad para investigadores con ideas ambiciosas
En definitiva, el programa de Anthropic busca impulsar la colaboración entre humanos y máquinas en el campo científico. A pesar de las limitaciones actuales, la IA puede convertirse en una herramienta muy valiosa si se utiliza con criterio y supervisión humana.
Este tipo de iniciativas ofrece un terreno de prueba real para evaluar hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial en la generación de conocimiento y soluciones concretas.