Así es Kosmos, la inteligencia artificial que promete acelerar los descubrimientos científicos

En el panorama global de la inteligencia artificial aplicada a la ciencia, Kosmos ha surgido como un sistema ambicioso que sugiere transformar el modo en que se llevan adelante los descubrimientos científicos.

Concebido por la empresa estadounidense Edison Scientific, Kosmos se define como un conglomerado de agentes de IA especialmente diseñados para analizar datos y revisar literatura académica.

Su objetivo principal es acelerar el progreso en áreas científicas donde, tradicionalmente, la revisión de datos y fuentes consume meses o incluso años de trabajo humano. Los creadores de Kosmos aseguran que este asistente digital logra en cuestión de horas lo que antes podría haber tomado medio año a un equipo de expertos humanos.

Concepto y funcionamiento: un científico incansable

Kosmos está programado para funcionar de manera autónoma durante extensos periodos, trabajando en tareas de búsqueda, análisis y síntesis de información científica. A diferencia de otros sistemas de IA, Kosmos no solo se limita a proveer respuestas automáticas, sino que aborda el proceso completo que normalmente implicaría un proyecto académico.

Durante una “ejecución típica”, este sistema puede operar durante 12 horas ininterrumpidas, revisando unos 1.500 artículos científicos relevantes y ejecutando más de 42.000 líneas de código para analizar los conjuntos de datos que le son suministrados. Todo ello culmina en la generación de un informe que sintetiza hallazgos, proporciona citas, expone datos clave y sugiere posibles rutas de análisis adicionales.

Desarrollo y objetivos: superar los límites previos de la IA científica

Sam Rodriques, líder del proyecto, remarca el foco de la iniciativa: “Llevamos unos dos años trabajando en el desarrollo de un científico de IA”. Con ello, reconoce el reto central de hacer que una inteligencia artificial sea realmente productiva a nivel intelectual: “La limitación de los científicos de IA lanzados hasta la fecha reside siempre en la complejidad de las ideas que pueden generar”.

Tras casi dos años de desarrollo, Kosmos no solo acelerará la recolección y el procesamiento de información, sino que facilitará iniciativas de interpretación propia, abriendo así la puerta a contribuciones genuinas al cuerpo de conocimiento científico.

Metodología: ciclos automatizados y síntesis equivalente a meses de trabajo humano

El modo de trabajo de Kosmos se basa en ciclos automatizados. En cada ciclo, el usuario introduce conjuntos de datos de interés y el sistema inicia la búsqueda de literatura relevante, analiza la información y genera reportes con conclusiones y citas académicas.

Tras un número determinado de ciclos, un grupo de académicos determinó que los productos generados por Kosmos equivalían aproximadamente a seis meses de investigación humana. Cada ciclo provee la base para el siguiente, permitiendo una progresiva profundización y refinamiento de las hipótesis.

Evaluación y precisión: análisis independiente de los resultados

Para medir la precisión y utilidad de Kosmos, Edison Scientific recurrió a revisores con doctorado en biología. Estos expertos analizaron 102 afirmaciones extraídas de los informes de Kosmos. El análisis reveló que el 79,4 % de las afirmaciones estaban generalmente respaldadas por la evidencia, elevándose al 85,5 % en cuestiones estrictamente técnicas de análisis de datos y al 82,1 % para afirmaciones que se pueden comprobar en la literatura científica existente.

No obstante, en lo que respecta a la capacidad de Kosmos para integrar información y producir resultados verdaderamente novedosos, la tasa de acierto caía al 57,9 %. Ante los desafíos y críticas, Rodriques expone una visión pragmática sobre el carácter experimental del sistema: “Estoy muy abierto a la idea de que algunos de los hallazgos que presentamos puedan ser erróneos o defectuosos, y esto es simplemente parte de la ciencia”.

Descubrimientos reportados y ejemplos: entre la novedad y la discusión

Edison Scientific sostiene que Kosmos ha aportado siete hallazgos validados externamente, cuatro de los cuales serían contribuciones verdaderamente nuevas. Estos descubrimientos han sido replicados por expertos independientes, usando otros métodos y conjuntos de datos.

Entre los ejemplos citados está un método para determinar el fallo de vías celulares en la progresión del Alzheimer y la asociación entre niveles elevados de la enzima SOD2 y disminución de cicatrices cardíacas. Sin embargo, algunos de estos hallazgos han provocado escepticismo en la comunidad científica.

Críticas: escepticismo, limitaciones y el rol humano

Investigadores como Fergus Hamilton, de la Universidad de Bristol, han señalado debilidades en la interpretación y procesamiento de los datos por parte de Kosmos. Respecto al descubrimiento sobre SOD2, Hamilton sostiene: “Esa afirmación causal en particular probablemente no resiste un análisis crítico como hallazgo novedoso, y existen fallos metodológicos en la forma en que se realizó el análisis”.

Además, señala una ejecución deficiente del sistema: “Los paquetes de software fallan por completo y, simplemente, los ignora”. Hamilton agrega que Kosmos “en realidad ha completado probablemente el 10 por ciento de la tarea”.

A pesar de reconocer el avance representado por Kosmos, voces como la de Ben Glocker, del Imperial College de Londres, insisten en mantener cautela respecto al uso autónomo de estos sistemas: “Demuestra el gran potencial de la IA para apoyar el descubrimiento científico, pero yo seguiría siendo prudente con el uso autónomo de un científico basado en IA”. Glocker subraya la falta de información sobre las posibles fallas del sistema: “El trabajo muestra algunos ejemplos de éxito notables, pero tenemos poca información sobre sus posibles fallos”.

Desde el ámbito académico, Noah Giansiracusa, de la Universidad de Bentley, recuerda la importancia del elemento humano en la ciencia: “Más allá de este método basado en datos, existe también un pensamiento profundo, una gran creatividad, y sería una insensatez renunciar a ello solo porque la ciencia que podemos automatizar sea más susceptible a la IA”.

La expectativa del propio Rodriques se centra en la colaboración, no en la sustitución total: “Puede hacer cosas realmente impresionantes”, explica. “Aun así, es necesario revisar, leer y validar los datos. Y no siempre acertará”. Kosmos puede acelerar procesos y sugerir caminos prometedores, pero sus resultados requieren validación y supervisión humanas. Por ahora, el futuro de la ciencia parece estar en la sinergia: científicos asistidos por inteligencias artificiales como Kosmos, capaces de potenciar el ritmo de los avances sin perder el rigor y la creatividad indispensables para el descubrimiento científico.