¿Cuáles son los riesgos y oportunidades?

La Casa Blanca ha lanzado un plan para acelerar la investigación en Estados Unidos, mediante la construcción de modelos de inteligencia artificial (IA) a partir de los ricos conjuntos de datos científicos que poseen los 17 laboratorios nacionales del país, además de aprovechar sus enormes recursos informáticos.

Un orden ejecutiva emitido el 24 de noviembre ordena al Departamento de Energía de EE. UU. (DoE) que cree una plataforma a través de la cual los investigadores académicos y las empresas de IA puedan crear potentes modelos de IA utilizando los datos científicos del gobierno. Enmarcado como parte de una carrera por el dominio tecnológico global, enumera colaboraciones con empresas de tecnología como Microsoft, IBM, OpenAI, Google y Anthropic, así como empresas de computación cuántica como Quantinuum. Una asociación público-privada tan amplia daría a las empresas un acceso sin precedentes a conjuntos de datos científicos federales para análisis impulsados ​​por IA.

El esfuerzo, denominado Misión Génesispretende “duplicar la productividad y el impacto de la investigación y la innovación estadounidenses en una década”, en una variedad de campos, desde la energía de fusión hasta la medicina. El proyecto espera «desbloquear avances en medicina, energía, ciencia de materiales y más», dice Michael Kratsios, asesor científico del presidente de EE.UU.. También apunta a construir agentes de IA. Modelos generales con capacidad para aprovechar herramientas. como software especializado y suites de codificación – que puede generar hipótesis y automatizar los flujos de trabajo de investigación.

Laboratorios alrededor del mundo ya están entrenando sistemas de IA con datos científicospara impulsar sus capacidades en ámbitos científicos y Intentar utilizar modelos de IA para hacer descubrimientos.. Pero algunos investigadores siguen siendo escépticos respecto de que las herramientas generales de IA sean capaces de generar conocimientos realmente novedosos y advierten que su defectos inherentes hacer el El valor de los agentes no está claro.

La nueva iniciativa estadounidense formaliza y amplía los esfuerzos de investigación en IA que lleva a cabo la administración del presidente Donald Trump. “El impacto es que permite que muchos más científicos e investigadores tengan acceso a toda la infraestructura que necesitan para explorar cuestiones científicas importantes que interesan al país”, dice Lynne Parker, ingeniera en robótica de la Universidad de Tennessee, Knoxville, quien dirigió iniciativas de políticas de inteligencia artificial para las administraciones de Trump y su predecesor, Joe Biden, pero no participó en la iniciativa actual. «Eso realmente no había sido posible antes».

El equipo de Trump ha estado trabajando para canalizar dinero y atención a proyectos de IA incluso cuando intenta Destripar el gasto federal en investigación de manera más amplia. La Casa Blanca tiene el poder de dar forma a la dirección de la investigación en la red de laboratorios nacionales del Departamento de Energía. No dio un precio estimado para la iniciativa de IA; cualquier financiación adicional más allá de los presupuestos normales de los laboratorios tendría que ser aprobada por el Congreso de los Estados Unidos.

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¿Qué se les pide que hagan a los científicos financiados por el gobierno?

La escala y el cronograma del plan son ambiciosos. En 60 días, se espera que el Departamento de Energía cree una lista de 20 posibles desafíos científicos y tecnológicos que el proyecto debe abordar, en áreas de prioridades nacionales como la fusión nuclear, la ciencia de la información cuántica y los materiales cruciales. Se supone que la agencia debe crear un inventario completo de los recursos informáticos federales disponibles e identificar los activos de datos iniciales que se van a utilizar, y luego descubrir cómo incluir de forma segura conjuntos de datos externos. La administración espera demostrar la capacidad de la plataforma para uno de estos desafíos de investigación en nueve meses.

Estos primeros pasos probablemente se basarán en proyectos que ya están en marcha en los laboratorios nacionales. Por ejemplo, el Laboratorio Nacional Oak Ridge en Tennessee ha estado trabajando para promover la investigación de la IA utilizando un enfoque híbrido que utiliza computación cuántica y clásica. El Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley en California está utilizando IA para encontrar formas de acelerar el tráfico de la red.

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El «DoE ha estado defendiendo la 'IA para la ciencia' durante más de siete años, y esta orden ejecutiva es el pistoletazo de salida para seguir adelante», dice Michael Norman, astrofísico de la Universidad de California en San Diego y ex director del Centro de Supercomputación de San Diego. «Es realmente una dirección emocionante».

¿Qué se les pide a las empresas que hagan?

El proyecto ha nombrado a más de 50 empresas colaboradoras, incluidas algunas que ya han estado trabajando en sus propios 'científicos de IA'. FutureHouse, una nueva empresa con sede en San Francisco, California, por ejemplo, lanzó a principios de este mes una plataforma de investigación impulsada por IA disponible comercialmente.

El papel preciso de estas empresas privadas en el plan Génesis sigue sin estar claro, aunque la orden ejecutiva de Trump dice que el proyecto implicará “la colaboración con socios externos que posean capacidades avanzadas de inteligencia artificial, datos o computación o experiencia en el campo científico”. Dichas asociaciones podrían incluir acuerdos de investigación para desarrollar tecnologías conjuntamente, o un acuerdo de instalación de usuario para que investigadores externos realicen trabajos en instalaciones gubernamentales. Según se informa, empresas de fabricación de chips e informática como NVIDIA, Advanced Micro Devices y Hewlett Packard Enterprise han acordado construir instalaciones en laboratorios nacionales. un informe de Los New York Times.

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Algunas asociaciones ya están en marcha. En octubre, por ejemplo, el Laboratorio Nacional Argonne en Illinois anunció una asociación con NVIDIA y la empresa de tecnología Oracle para construir dos sistemas de supercomputación de IA de próxima generación. Al menos dos laboratorios nacionales ya tienen acuerdos con la empresa OpenAI, con sede en San Francisco, California, para albergar modelos locales de IA que puedan procesar datos clasificados en las computadoras de las instalaciones. En febrero, la compañía celebró una 'sesión improvisada de IA' con investigadores de nueve laboratorios nacionales de EE. UU. que permitió a los científicos probar el uso de Los modelos de razonamiento de OpenAI en sus dominios específicos.

¿Cuáles son las oportunidades?

La nueva Misión Génesis está destinada a proporcionar «acceso seguro a conjuntos de datos apropiados, incluidos conjuntos de datos científicos abiertos, seleccionados a nivel federal y de propiedad exclusiva, además de datos sintéticos generados a través de recursos informáticos del DOE», según la orden ejecutiva. Crear una plataforma a escala nacional que aproveche conjuntos de datos enriquecidos que normalmente se encuentran dentro de las paredes de los laboratorios nacionales podría ser una gran ayuda para los investigadores. Aunque los modelos de tareas específicas, como el modelo de plegamiento de proteínas AlphaFold se construyeron sobre conjuntos de datos científicos abiertos, se cree que los sistemas de inteligencia artificial de uso general, como el GPT-5 de OpenAI, se basan en gran medida en datos extraídos de Internet.

Aún no está claro qué conjuntos de datos estarían involucrados, pero los posibles candidatos incluyen información recopilada en instalaciones como la Fuente de Neutrones de Espalación en el Laboratorio Nacional Oak Ridge. Esa instalación recopila datos de dispersión de neutrones, que iluminan cómo se comportan los materiales a escala atómica, dice Georgia Tourassi, directora asociada de informática y ciencias computacionales del laboratorio. “Desde mediciones atomísticas hasta simulaciones a exaescala, estos conjuntos de datos pueden acelerar inmediatamente el desarrollo de modelos de IA confiables y con capacidad científica”, afirma.