Cuando la IA gráfica se encuentra con la IA generativa: una nueva era en el descubrimiento científico

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como 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, la IA de gráficos y la IA generativa 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 hecho contribuciones significativas en diversos campos, como el descubrimiento de fármacos, la ciencia de los 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 los descubrimientos científicos.

¿Qué son la IA gráfica y la IA generativa?

Comencemos por analizar estas dos tecnologías.

Graph AI: El poder de las conexiones

Gráfico IA trabaja 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. Graficar redes neuronales (GNN) Son un subconjunto de modelos de IA que se destacan por comprender estas relaciones complejas. Esto permite detectar patrones y obtener información detallada.

Graph AI ya se utiliza en:

• Descubrimiento de medicamento: Modelado de interacciones moleculares para predecir el potencial terapéutico.
• Plegamiento de proteínas: Descifrar 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

Modelos de IA generativa, como modelos de lenguaje grande (LLM) or modelos de difusiónPueden crear datos completamente nuevos, incluidos textos, imágenes o incluso compuestos químicos. Aprenden patrones de datos existentes y utilizan ese conocimiento para generar soluciones novedosas.

Las aplicaciones clave incluyen:

• Diseño de nuevas moléculas para medicamentos en los que los investigadores tal vez no habían pensado.
• Simulación de sistemas biológicos para comprender mejor las enfermedades o los ecosistemas.
• Sugiriendo nuevas hipótesis basado en investigaciones existentes.

¿Por qué combinar estos dos?

La IA gráfica es excelente para comprender conexiones, mientras que la IA generativa se centra en generar nuevas ideas. JuntosOfrecen herramientas poderosas para abordar los desafíos científicos de manera más eficaz. A continuación, se presentan algunos ejemplos de su impacto combinado.

1. Acelerar el descubrimiento de fármacos

El desarrollo de nuevos medicamentos puede llevar años y costar miles de millones de dólares. Tradicionalmente, los investigadores prueban innumerables moléculas para encontrar la adecuada, lo que requiere mucho tiempo y dinero. Graph AI ayuda a modelar las interacciones de las moléculas y acotar la lista de posibles candidatos en función de cómo se comparan con los medicamentos existentes.

La IA generativa potencia este proceso creando moléculas completamente nuevas diseñadas para necesidades específicas, como la unión a una proteína objetivo o la minimización de los efectos secundarios. La IA gráfica puede analizar estas nuevas moléculas y predecir su eficacia y seguridad.

Por ejemplo, en 2020, los investigadores utilizaron estas tecnologías juntas para identificar una Candidato a fármaco para tratar la fibrosis. El proceso tomó solo 46 días, una gran mejora en comparación con los años que suele llevar.

2. Solución del 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 las proteínas como grafos, mapeando los átomos como nodos y los enlaces como bordes, para analizar cómo se pliegan e interactúan.

La IA generativa puede aprovechar esto al sugerir nuevas estructuras proteínicas que podrían tener características útiles, como la capacidad de tratar enfermedades. Un gran avance se produjo con la IA generativa de DeepMind. AlphaFold Se utilizó este enfoque para resolver muchos problemas de plegamiento de proteínas. Ahora, la combinación de Graph AI y Generative AI está ayudando a los investigadores a diseñar proteínas para terapias dirigidas.

3. Avances en la ciencia de los materiales

La ciencia de los materiales busca nuevos materiales con propiedades específicas, como metales más resistentes 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 un paso más allá al sugerir materiales completamente nuevos, que pueden tener propiedades únicas, como una mejor resistencia al calor o una mayor eficiencia energética. En conjunto, estas tecnologías son ayudando a los científicos Crear materiales para tecnologías de próxima generación, como paneles solares eficientes y baterías de alta capacidad.

4. Descubrimiento de 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, lo que ayuda a los investigadores a descubrir relaciones e identificar objetivos para terapias.

La IA generativa puede 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 y nos acerca a la cura de enfermedades complejas como el cáncer y los trastornos genéticos.

5. Descubrimiento de conocimiento a partir de la investigación científica

Un estudio reciente de Markus J. Buehler demuestra cómo una combinación de IA gráfica 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 crear un gráfico de conocimiento de conceptos como propiedades y relaciones de los materiales, descubrieron conexiones sorprendentes. Por ejemplo, encontraron similitudes estructurales entre las obras de Beethoven 9th Symphony 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 combina resistencia, porosidad y funcionalidad química, lo que demuestra cómo la IA puede impulsar innovaciones en distintas disciplinas.

Desafíos y qué sigue

A pesar de su potencial, la IA de gráficos y la IA generativa tienen desafíos. Ambas necesitan datos de alta calidad, que pueden ser difíciles de encontrar en áreas como la genómica. El entrenamiento de estos modelos también requiere una gran potencia informática. Sin embargo, a medida que las herramientas de IA mejoren y los datos se vuelvan más accesibles, estas tecnologías solo mejorarán. Podemos esperar que impulsen avances en numerosas disciplinas científicas.

Lo más importante es...

La combinación de la IA gráfica y la 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 desvelar los misterios de la genómica, estas tecnologías están permitiendo soluciones más rápidas y creativas para algunos de los desafíos más urgentes de la ciencia. A medida que la IA siga 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.