"Comienza la nueva era de descubrimiento"

Nota del editor: Hoy en Londres, Google DeepMind y la Royal Society coorganizaron el primer Foro de IA para la Ciencia, que reunió a laureados con el Nobel, la comunidad científica, responsables políticos y líderes de la industria para explorar el potencial transformador de la IA para impulsar avances científicos, abordar los desafíos más urgentes del mundo y conducir a una nueva era de descubrimiento.

El Vicepresidente Senior de Investigación, Tecnología y Sociedad de Google, James Manyika, pronunció el discurso de apertura; lo que sigue es una transcripción de sus comentarios, según lo preparado para su entrega.

El impacto de la IA en la ciencia ha estado generando revuelo últimamente, pero la idea de usar la IA para empujar los límites científicos no es nueva. Se remonta a pioneros como Alan Turing y Christopher Longuet-Higgins, y más recientemente, mis colegas en Google DeepMind y Google Research han estado a la vanguardia.

El entusiasmo por la IA y la ciencia no se trata de reemplazar a los científicos; se trata de cómo la IA puede abordar esos problemas complicados que se benefician del poder computacional. Piensa en la IA como un compañero confiable para los científicos.

Tuvimos un atisbo de este potencial hace mucho tiempo cuando Hodgkin y Huxley usaron métodos computacionales para explicar cómo los impulsos nerviosos viajan a lo largo de las neuronas. Su trabajo les valió el Premio Nobel en 1963.

Avanzando hasta hoy, mis colegas Demis Hassabis, John Jumper y el equipo de AlphaFold usaron la IA para resolver el "problema del plegamiento de proteínas" que Christian Anfinsen planteó en la década de 1970. Sus esfuerzos les valieron el Premio Nobel en Química.

Entonces, ¿cómo está ayudando exactamente la IA a avanzar en la ciencia?

Hablemos primero de la velocidad. En algunos campos, la IA está acelerando investigaciones que normalmente tomarían siglos, reduciéndolas a solo unos pocos años, meses o incluso días.

La IA también está ampliando el alcance de la investigación, permitiendo a los científicos explorar múltiples cosas simultáneamente y de maneras nuevas, en lugar de una a la vez.

Gracias a la IA, ahora más personas pueden unirse a la fiesta de la investigación, lo que significa que podemos acelerar el descubrimiento científico aún más rápido.

La IA está impulsando un progreso importante en diversos campos científicos

Permítanme darles algunos ejemplos de cómo la IA está causando un gran impacto, empezando por AlphaFold:

En solo un año, mis colegas predijeron la estructura de casi todas las proteínas conocidas, más de 200 millones. Y con AlphaFold 3, han ido más allá de las proteínas para incluir todas las biomoléculas de la vida como el ADN, el ARN y los ligandos.

AlphaFold ha sido un cambio de juego para más de 2 millones de investigadores en 190 países, abordando desde enfermedades desatendidas hasta bacterias resistentes a los medicamentos.

AlphaMissense, construido sobre AlphaFold, ayudó a categorizar casi el 90% de 71 millones de posibles variantes de missense —esos cambios de una sola letra en el ADN— como probablemente dañinas o benignas. Eso es un gran salto, considerando que solo el 0.1% había sido confirmado por expertos humanos.

Cuando se secuenció por primera vez el genoma humano, se basó en un solo ensamblaje. Pero el año pasado, mis colegas en Google Research, junto con colaboradores académicos, publicaron el primer borrador de un pangeno humano de referencia. Esto se basó en 47 ensamblajes, dándonos una mejor imagen de la diversidad genética humana.

En neurociencia, una colaboración de una década entre Google Research, el Instituto Max Planck y el Laboratorio Lichtman de Harvard produjo un mapa a nanoescala de una parte del cerebro humano. Este nivel de detalle no tenía precedentes y reveló nuevas estructuras que podrían cambiar cómo entendemos el cerebro. Esto podría conducir a nuevas formas de abordar enfermedades neurológicas como el Alzheimer. El mapa completo ahora está disponible para que otros investigadores lo exploren.

Más allá de las ciencias de la vida, también estamos viendo avances en otras áreas.

En el modelado climático, combinamos el aprendizaje automático con métodos tradicionales basados en la física para crear NeuralGCM. Este modelo puede simular más de 70,000 días de la atmósfera en el tiempo que le tomaría a un modelo tradicional simular solo 19 días.

Otro ejemplo es GenCast, desarrollado por mis colegas en Google DeepMind. Es un modelo de IA de primera categoría que predice el clima hasta 15 días con mayor precisión y rapidez que el estándar de la industria.

Nuestro equipo de Quantum AI está explorando lo que antes era territorio de ciencia ficción, como estudiar agujeros de gusano atravesables. Esto podría ayudar a probar teorías de gravedad cuántica propuestas por primera vez con el puente Einstein-Rosen hace casi noventa años.

De hecho, la cuántica y la IA están empezando a ayudarse mutuamente. La IA está avanzando en la computación cuántica, y la cuántica está ayudando a impulsar la investigación en IA.

También estamos haciendo avances en ciencia de materiales, fusión, matemáticas y más, todo en colaboración con científicos académicos.

Los avances científicos impulsados por la IA están teniendo un impacto en el mundo real

Más allá de estos avances, la IA también está mejorando la ciencia de maneras que benefician directamente a las personas, especialmente en áreas como el clima y la salud.

Tomemos como ejemplo la adaptación climática. La predicción de inundaciones se está volviendo más crítica debido al cambio climático. Gracias a la IA, ahora podemos predecir inundaciones fluviales hasta 7 días antes con la misma precisión que las predicciones actuales. Nuestra plataforma de alerta temprana, Flood Hub, comenzó en Bangladesh y ahora cubre más de 100 países y 700 millones de personas.

Para la mitigación climática, consideremos las estelas de condensación, que contribuyen hasta un 35% del impacto del calentamiento global de la aviación. Mis colegas en Google Research desarrollaron un modelo de IA para predecir dónde podrían formarse las estelas. Tras probarlo en 70 vuelos con American Airlines, vimos una reducción del 54% en las emisiones.

La IA también muestra promesas en la detección de enfermedades. Hace ocho años, los investigadores de Google descubrieron que la IA podía ayudar a interpretar escaneos de retina para detectar retinopatía diabética, una causa prevenible de ceguera que afecta a unos 100 millones de personas. Desarrollamos una herramienta de cribado que se ha utilizado en más de 600,000 cribados en todo el mundo. Nuevas asociaciones en Tailandia e India permitirán 6 millones de cribados en la próxima década.

También estamos trabajando en otras áreas como la tuberculosis, el cáncer colorrectal, el cáncer de mama y la salud materna.

El camino por delante

A pesar de todo este progreso, apenas estamos comenzando. Todavía hay mucho por hacer.

Veo tres áreas clave en las que enfocarnos para aprovechar plenamente el potencial de la IA para avanzar en la ciencia y brindar beneficios reales a la sociedad:

Primero, necesitamos seguir trabajando en las limitaciones de la IA y aumentar su capacidad para ayudar a desarrollar nuevos conceptos, teorías y experimentos científicos.

Segundo, debemos mantenernos comprometidos con el método científico y usar la IA de manera responsable. Los científicos, éticos y expertos en seguridad deben trabajar juntos para abordar riesgos específicos de la ciencia, como virus y armas biológicas, así como desafíos como el sesgo de datos, la privacidad y los impactos ambientales.

Tercero, necesitamos hacer que las herramientas y recursos de investigación habilitados por la IA sean más accesibles para los científicos en todas partes, asegurando que el progreso que logremos beneficie a las personas de todo el mundo.

Estoy entusiasmado por lo que el futuro depara en esta nueva era de descubrimiento.

Hay tanto que podemos hacer juntos para construir herramientas que ayuden a avanzar en la ciencia en beneficio de todos.

Y hay tanto que podemos hacer para apoyar a los increíbles científicos aquí y en todo el mundo —hoy escucharemos a algunos de ellos.