Un equipo de científicos de la Universidad Monash en Australia ha creado una nueva herramienta de inteligencia artificial llamada LLM4SD, diseñada para acelerar los descubrimientos científicos. Esta herramienta de código abierto puede buscar información, analizar datos y generar hipótesis. A diferencia de otros modelos de aprendizaje automático, LLM4SD explica cómo llega a sus conclusiones, lo que la hace más transparente y confiable.
Yizhen Zheng, un estudiante de doctorado de la Universidad Monash, explica que LLM4SD funciona de manera similar a ChatGPT, pero en lugar de escribir ensayos, analiza décadas de literatura científica y datos de laboratorio para predecir el comportamiento de las moléculas. Por ejemplo, puede responder preguntas como “¿Puede este medicamento atravesar la barrera protectora del cerebro?” o “¿Se disolverá este compuesto en agua?”.
La herramienta ha sido probada en 58 tareas de investigación en áreas como fisiología, química física, biofísica y mecánica cuántica, superando a modelos científicos líderes y mejorando la precisión en hasta un 48% al predecir propiedades cuánticas importantes para el diseño de materiales. Zheng destaca que, a diferencia de otras herramientas que funcionan como “cajas negras”, LLM4SD puede explicar su proceso de análisis y sus resultados de manera sencilla, lo que ayuda a los científicos a confiar en sus hallazgos.
Jiaxin Ju, otro estudiante de doctorado de la Universidad Griffith, menciona que LLM4SD no reemplaza a los modelos de aprendizaje automático tradicionales, sino que los mejora al sintetizar conocimientos y generar explicaciones comprensibles. El equipo considera que esta herramienta simula el trabajo de los científicos.
El profesor Geoff Webb de la Universidad Monash subraya la importancia de la inteligencia artificial en la investigación. Afirma que ya estamos en la era de la IA generativa y es fundamental aprovecharla éticamente para avanzar en la ciencia. Esta investigación fue publicada en la revista Nature Machine Intelligence y es una colaboración entre la Facultad de Tecnología de la Información de la Universidad Monash, el Instituto de Ciencias Farmacéuticas de Monash y la Universidad Griffith.
