IA: el asistente detrás de escena que acelera el ritmo de los descubrimientos científicos La inteligencia artificial brinda mayor capacidad de análisis de grandes volumenes de datos y otras ventajas que impulsan el desarrollo científico.

Los productos de inteligencia artificial (IA) como Dall-e y ChatGPT ayudaron a que la tecnología irrumpiera en nuestra conciencia colectiva y estuviera ampliamente disponible para el público en general. Sin embargo, la capacidad de generar imágenes de alta calidad con sólo unas pocas indicaciones es sólo la punta del iceberg de lo que la IA puede hacer.

Realmente, la IA ha sido ampliamente adoptada en toda la comunidad científica durante décadas. Esto no sorprende, dado que la investigación continua y dedicada a las tecnologías informáticas hizo crecer la IA desde las primeras etapas de herramientas simples de procesamiento de imágenes, hasta los modelos sofisticados que vemos hoy.

Sin embargo, cuando se trata de la IA en la investigación, los resultados más promocionados y celebrados son aquellos que se centran en ocasiones en las que la IA ha ayudado a lograr avances pioneros con aplicaciones del mundo real.

De hecho, un área que a menudo se pasa por alto fuera de los círculos científicos es el impacto increíblemente emocionante que está teniendo la IA en la forma fundamental en que se llevan a cabo las investigaciones. Un informe de 2023 del Consejo Europeo de Investigación (ERC por sus siglas en inglés, descubrió que la IA ya estaba siendo utilizada por el 16% de los investigadores financiados por el ERC en 2021, y la adopción sólo crecerá junto con las capacidades de esta tecnología.

Desde reducir el tiempo necesario para los ensayos clínicos, ayudar a nuevos descubrimientos y crear nuevos prototipos a gran velocidad, la IA está destinada a impulsar avances en todas las disciplinas de investigación de la comunidad científica para que estos beneficios puedan realizarse y comercializarse más rápidamente.

Aquí hay tres formas en que la IA tendrá un impacto enorme en esta industria y desbloqueará oportunidades para los emprendedores a lo largo del camino.

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1. Incrementar la innovación científica en las comunidades globales

La investigación científica debe respetar marcos estrictos, y es completamente necesario. Es por eso que los estudios de investigación constituyen la columna vertebral de industrias pioneras, desarrollo de nuevos productos y más. Los resultados de la investigación académica, revisados por pares, son imparciales, cuantificables y repetibles, lo que garantiza que estos hallazgos se puedan aplicar en el mundo real con confianza.

Sin embargo, los estándares de oro de la investigación científica tienen un precio. Desde costos de personal hasta equipos y materiales, cualquier estudio o prueba requiere una inversión inicial. Además, algunos estudios deben realizarse durante años o incluso décadas para obtener cantidades suficientes de datos. Cuanto más tiempo tome el estudio, más caro será realizarlo.

Sin embargo, esto también significa que la investigación científica y los avances que esta genera a menudo se ven injustamente sesgados por la disponibilidad de financiamiento. Por ejemplo, las instituciones académicas de los países más ricos tienen un acceso más fácil a la financiación pública y al apoyo gubernamental, mientras que los proyectos de investigación que prometen generar resultados para industrias de alto valor, como la ingeniería industrial, pueden acceder a fondos del sector privado con mayor facilidad.

La IA desempeñará un papel importante, ya que los avances ayudarán a completar los ensayos más rápidamente y ofrecerán formas alternativas de lograr resultados de investigación cuantificables que prometan democratizar la capacidad de realizar investigaciones a nivel mundial.

Por ejemplo, Estados Unidos dedica el 3.45% de su PIB a I+D; mientras tanto, según datos del Banco Mundial; mientras que la mayoría de los países latinoamericanos gastan menos del 1% del PIB en investigación y desarrollo.

Con el tiempo, esta falta de financiación no hace más que ampliar las desigualdades entre las economías desarrolladas y en desarrollo. Las universidades de las economías emergentes ya luchan por competir con instituciones académicas de lugares como Estados Unidos o el Reino Unido, y la relativa falta de financiación para I+D desacelera aún más el ritmo de la innovación y el desarrollo económico.

Aquí la IA desempeñará un papel importante, ya que los avances ayudarán a completar los ensayos más rápidamente y ofrecerán formas alternativas de lograr resultados de investigación cuantificables que prometan democratizar la capacidad de realizar investigaciones a nivel mundial.

Por ejemplo, la IA, que puede analizar datos de EEG sin procesar, puede ayudar a las organizaciones y empresas de investigación a reducir el tiempo necesario para validar los resultados de los pacientes, pasando de 18 meses a unas pocas semanas y ofreciendo alternativas confiables a los costosos ensayos clínicos. Además, el 88% de los encuestados del ERC, los avances de la IA acelerarán la investigación científica ayudando con tareas como el análisis de datos, mientras que el 79% cree que la colaboración entre humanos e IA generará prototipos más rápidos y acelerará la transferencia de tecnología y el tiempo de comercialización desde el laboratorio.

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2. Un cambio en la forma en que se realizan los estudios

Avanzando hacia la capacidad de la IA para hacer que los estudios de investigación sean fundamentalmente más eficientes y, por lo tanto, rentables, la tecnología también está abriendo un nuevo potencial al actuar como un socio de laboratorio inteligente y científicamente consciente para los académicos.

La IA puede ayudar a generar ideas científicas, seleccionar metodologías para el trabajo de laboratorio y ayudar a proyectos interdisciplinarios mediante el enlace cruzado de datos. La IA también puede descubrir patrones en los datos que no son obvios para los investigadores humanos o crear simulaciones poderosas que ayudan a guiar la forma en que se realizan los estudios.

En este sentido, Mario Krenn del Instituto Max Planck cree que la IA se está convirtiendo en algo más cerca de una musa para muchos investigadores, ayudándoles a reflexionar sobre hipótesis, aprender nuevos conceptos y conectar puntos entre áreas interdisciplinarias de investigación.

Además, también está ayudando a superar las fronteras del descubrimiento científico.

El Dr. Diamandis, neuropatólogo de la UHN y profesor asociado del Departamento de Medicina de Laboratorio y Patobiología de la Universidad de Toronto, está aprovechando la IA para analizar imágenes identificando la distribución espacial para reconocer patrones familiares para avanzar en su investigación.

Su equipo ha desarrollado una herramienta impulsada por IA llamada "HAVOC" (atlas histómicos de variación de los cánceres por sus siglas en inglés) que tiene como objetivo ayudar a los investigadores a comprender mejor la heterogeneidad de los tumores gracias al poder de redes neuronales profundas entrenadas en casi un millón de imágenes.

Deberíamos esperar que más científicos aprovechen la IA, abriendo más puertas en este espacio.

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3. Legislación para apoyar la nueva IA en la ciencia

Por último, deberíamos esperar ver nuevas legislaciones, en particular para la investigación que se sitúa en las fronteras mismas de nuestro conocimiento y capacidades. Por ejemplo, cuando un producto o descubrimiento es tan novedoso que da origen a su nueva industria o subsector, a menudo no existe una legislación de apoyo necesaria para llevar estos avances al mercado.

Será fundamental que los organismos gubernamentales tomen las decisiones correctas en este aspecto, y contar con los datos correctos es fundamental. A medida que se determinen reglas en todo el mundo, los legisladores gubernamentales, los desarrolladores de productos y las empresas médicas querrán acceder a conjuntos de datos y análisis generalizados y de calidad que los empresarios puedan proporcionar.

Por ejemplo, el análisis rápido de los datos cerebrales de EEG sigue siendo difícil de alcanzar debido a su complejidad, ya que miles de marcadores de EEG ocurren al mismo tiempo, ha sido todo un desafío realizar este análisis manualmente. Sin embargo, la IA podría hacer que el análisis cerebral sea tan común como un simple análisis de sangre, abriendo a su vez una serie de nuevas vías de investigación.

El uso de IA para ofrecer un análisis de ondas cerebrales rápido y comercialmente viable con la misma facilidad que un análisis de sangre podría ayudar a superar los límites legales para operar vehículos y realizar pruebas in situ en instalaciones operativas de alto riesgo, como refinerías de petróleo, que actualmente dependen de muestras de orina.

Los reguladores o empleadores pueden utilizar el dispositivo EEG portátil y la IA que desarrollamos para agregar objetividad y evitar acusaciones falsas de deterioro debido a la detección de residuos de THC en fluidos corporales, con el fin de mejorar el proceso de investigación de la conducción bajo los efectos del cannabis.

Un estudio independiente realizado por una organización de investigación clínica mostró el potencial de esto para determinar de manera más objetiva y precisa si un conductor realmente está bajo los efectos del cannabis o lo estaba. Esta capacidad podría desencadenar proyectos de investigación con el gobierno alemán u otros reguladores europeos para desarrollar protocolos estandarizados para mejorar la precisión de las evaluaciones de conducción bajo los efectos de este tipo de sustancias.

Con los cambios en la legislación en todo el mundo y el surgimiento de la IA para el análisis de datos cerebrales, la industria científica ofrece una serie de oportunidades innovadoras para los emprendedores innovadores del mañana.

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