En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave en el descubrimiento científico, abriendo nuevas vías para la investigación y acelerando el ritmo de la innovación. Entre las diversas tecnologías de IA, Graph AI y Generative AI son particularmente útiles por su potencial para transformar la forma en que los científicos abordan problemas complejos. Individualmente, cada una de estas tecnologías ya ha realizado contribuciones significativas en diversos campos, como el descubrimiento de fármacos, la ciencia de materiales y la genómica. Pero cuando se combinan, crean una herramienta aún más poderosa para resolver algunas de las preguntas más desafiantes de la ciencia. Este artículo explora cómo funcionan estas tecnologías y cómo se combinan para impulsar descubrimientos científicos.
¿Qué son la IA gráfica y la IA generativa?
Comencemos por desglosar estas dos tecnologías.
Graph AI: el poder de las conexiones
Graph AI funciona con datos representados como redes o gráficos. Piense en los nodos como entidades (como moléculas o proteínas) y en los bordes como las relaciones entre ellos, como interacciones o similitudes. Graph Neural Networks (GNN) son un subconjunto de modelos de IA que destacan en la comprensión de estas relaciones complejas. Esto hace posible detectar patrones y obtener conocimientos profundos.
Graph AI ya se está utilizando en:
- Descubrimiento de fármacos: Modelado de interacciones moleculares para predecir el potencial terapéutico.
- Plegamiento de proteínas: Decodificar las formas complejas de las proteínas, un desafío de larga data.
- Genómica: Mapear cómo los genes y las proteínas se relacionan con las enfermedades para descubrir conocimientos genéticos.
IA generativa: resolución creativa de problemas
Los modelos de IA generativa, como los modelos de lenguaje grande (LLM) o los modelos de difusión, pueden crear datos completamente nuevos, incluidos texto, imágenes o incluso compuestos químicos. Aprenden patrones a partir de datos existentes y utilizan ese conocimiento para generar soluciones novedosas.
Las aplicaciones clave incluyen:
- Diseñando nuevas moléculas buscar medicamentos en los que los investigadores tal vez no hubieran pensado.
- Simulando sistemas biológicos para comprender mejor las enfermedades o los ecosistemas.
- Proponiendo nuevas hipótesis basado en investigaciones existentes.
¿Por qué combinar estos dos?
Graph AI es excelente para comprender conexiones, mientras que Generative AI se enfoca en generar nuevas ideas. Juntos, ofrecen herramientas poderosas para abordar los desafíos científicos de manera más efectiva. A continuación se muestran algunos ejemplos de su impacto combinado.
1. Acelerar el descubrimiento de fármacos
Desarrollar nuevos medicamentos puede llevar años y costar miles de millones de dólares. Tradicionalmente, los investigadores prueban innumerables moléculas para encontrar la correcta, lo que requiere mucho tiempo y dinero. Graph AI ayuda a modelar las interacciones de las moléculas, reduciendo los candidatos potenciales en función de cómo se comparan con los medicamentos existentes.
La IA generativa impulsa este proceso mediante la creación de moléculas completamente nuevas diseñadas para necesidades específicas, como unirse a una proteína objetivo o minimizar los efectos secundarios. Luego, Graph AI puede analizar estas nuevas moléculas y predecir qué tan efectivas y seguras podrían ser.
Por ejemplo, en 2020, los investigadores utilizaron estas tecnologías juntas para identificar un fármaco candidato para tratar la fibrosis. El proceso tardó sólo 46 días, una enorme mejora con respecto a los años que suele tardar.
2. Resolver el plegamiento de proteínas
Las proteínas son los componentes básicos de la vida, pero comprender cómo se pliegan e interactúan sigue siendo uno de los desafíos científicos más difíciles. Graph AI puede modelar proteínas como gráficos, mapeando átomos como nodos y enlaces como bordes, para analizar cómo se pliegan e interactúan.
La IA generativa puede aprovechar esto sugiriendo nuevas estructuras proteicas que podrían tener características útiles, como la capacidad de tratar enfermedades. Se produjo un gran avance cuando AlphaFold de DeepMind utilizó este enfoque para resolver muchos problemas de plegamiento de proteínas. Ahora, la combinación de Graph AI e IA generativa está ayudando a los investigadores a diseñar proteínas para terapias dirigidas.
3. Avances en la ciencia de los materiales
La ciencia de materiales busca nuevos materiales con propiedades específicas, como metales más fuertes o mejores baterías. Graph AI ayuda a modelar cómo interactúan los átomos de un material y predice cómo pequeños cambios pueden mejorar sus propiedades.
La IA generativa va más allá al sugerir materiales completamente nuevos. Estos podrían tener propiedades únicas, como una mejor resistencia al calor o una mayor eficiencia energética. Juntas, estas tecnologías están ayudando a los científicos a crear materiales para tecnologías de próxima generación, como paneles solares eficientes y baterías de alta capacidad.
4. Descubriendo conocimientos genómicos
En genómica, comprender cómo se conectan los genes, las proteínas y las enfermedades es un gran desafío. Graph AI mapea estas redes complejas, ayudando a los investigadores a descubrir relaciones e identificar objetivos para la terapia.
La IA generativa puede entonces sugerir nuevas secuencias genéticas o formas de modificar genes para tratar enfermedades. Por ejemplo, puede proponer secuencias de ARN para terapias genéticas o predecir cómo los cambios genéticos podrían afectar una enfermedad. La combinación de estas herramientas acelera los descubrimientos, acercándonos a curas para enfermedades complejas como el cáncer y los trastornos genéticos.
5. Descubrimiento de conocimientos a partir de la investigación científica
Un estudio reciente de Markus J. Buehler demuestra cómo una combinación de Graph AI e IA generativa puede descubrir conocimiento a partir de la investigación científica. Utilizaron estos métodos para analizar más de 1.000 artículos sobre materiales biológicos. Al construir un gráfico de conocimiento de conceptos como propiedades y relaciones de los materiales, descubrieron conexiones sorprendentes. Por ejemplo, encontraron similitudes estructurales entre la obra de Beethoven. novena sinfonía y ciertos materiales biológicos.
Esta combinación les ayuda a crear un nuevo material: un compuesto a base de micelio inspirado en la obra de arte de Kandinsky. Este material combinó resistencia, porosidad y funcionalidad química, lo que muestra cómo la IA puede generar innovaciones en todas las disciplinas.
Desafíos y lo que sigue
A pesar de su potencial, Graph AI y Generative AI tienen desafíos. Ambos necesitan datos de alta calidad, que pueden ser difíciles de encontrar en áreas como la genómica. Entrenar estos modelos también requiere mucha potencia informática. Sin embargo, a medida que las herramientas de inteligencia artificial mejoren y los datos se vuelvan más accesibles, estas tecnologías solo mejorarán. Podemos esperar que impulsen avances en numerosas disciplinas científicas.
La conclusión
La combinación de Graph AI e IA generativa ya está cambiando la forma en que los científicos abordan su trabajo. Desde acelerar el descubrimiento de fármacos hasta diseñar nuevos materiales y descubrir los misterios de la genómica, estas tecnologías están permitiendo soluciones más rápidas y creativas para algunos de los desafíos más apremiantes de la ciencia. A medida que la IA continúa evolucionando, podemos esperar aún más avances, lo que lo convierte en un momento emocionante tanto para los investigadores como para los innovadores. La fusión de estas dos tecnologías de IA es solo el comienzo de una nueva era en el descubrimiento científico.
