LLM4SD: La IA demostró que puede pensar como un verdadero científico

Investigadores de la Universidad de Monash han desarrollado una inteligencia artificial capaz de realizar descubrimientos científicos de manera autónoma. El nuevo programa, LLM4SD (Large Language Model for Scientific Discovery), no solo recopila y analiza datos científicos, sino que también formula sus propias hipótesis a partir de ellos. Gracias a su código abierto, cualquier científico puede utilizar y mejorar esta tecnología.

Las modelos de lenguaje ya ayudan a los investigadores en diversas disciplinas científicas, pero su potencial en el ámbito de los descubrimientos fundamentales aún no había sido plenamente explorado. A diferencia de las herramientas existentes para la verificación de hipótesis, LLM4SD explica en detalle la lógica de su razonamiento. La transparencia en su proceso de toma de decisiones permite a los científicos comprobar la validez de sus conclusiones y evitar las "alucinaciones" – deducciones erróneas que suelen cometer las redes neuronales.

El doctorando Yizhen Zheng, de la Facultad de Ciencia de Datos, explica que, al igual que ChatGPT escribe textos o resuelve problemas matemáticos, este algoritmo escanea archivos de publicaciones científicas de décadas pasadas y resultados de experimentos de laboratorio. A partir de estos datos, predice el comportamiento de las moléculas, incluyendo la capacidad de los fármacos para atravesar la barrera hematoencefálica, la solubilidad de los compuestos químicos en agua y otras propiedades clave para la investigación.

Durante las pruebas, LLM4SD resolvió 58 problemas en los campos de la fisiología, la fisicoquímica, la biofísica y la mecánica cuántica. La precisión en la predicción de características cuánticas de diversas sustancias aumentó en un 48 % en comparación con los mejores modelos existentes. Para el desarrollo de nuevos materiales, es fundamental comprender cómo se comportan sus partículas más pequeñas.

El doctorando Jiaxin Ju, de la Universidad de Griffith, enfatiza que este programa no sustituye los métodos tradicionales de aprendizaje automático, sino que los complementa. Su capacidad para sintetizar el conocimiento acumulado y generar explicaciones comprensibles lo convierte en una herramienta única. En esencia, esta "mente electrónica" reproduce el proceso de pensamiento de un investigador.

El profesor Geoff Webb, de la Universidad de Monash, sostiene que es crucial integrar la IA generativa en el proceso de exploración científica. Según él, ya hemos entrado en una nueva era en la que las máquinas pueden crear conocimiento, y es esencial aprovechar al máximo este potencial para el avance de la humanidad. Sin embargo, recalca que todas las innovaciones deben cumplir con principios éticos.

Los resultados del estudio han sido publicados en la revista Nature Machine Intelligence y están disponibles en el servidor de preprints arXiv.