La inteligencia artificial (IA) ha trascendido su aplicación inicial en tareas cotidianas para emerger como un motor fundamental en la expansión del conocimiento científico. Esta evolución está permitiendo a los investigadores abordar desafíos de gran envergadura, desde la decodificación de electrones hasta la creación de materiales novedosos y la interacción con ecosistemas naturales. Las herramientas de IA generativa están acelerando el ritmo de los descubrimientos y revelando información crucial en campos que van desde la biología celular hasta la dinámica de los ecosistemas.
Peter Lee, Ph.D., director de Microsoft Research, enfatiza la trascendencia de esta aplicación: “El descubrimiento científico es una de las aplicaciones más importantes de la IA. Creemos que la capacidad de la IA generativa para aprender el lenguaje de los humanos es igual a la capacidad de aprender los idiomas de la naturaleza, incluidas las moléculas, los cristales, los genomas y las proteínas”. Durante el primer semestre de 2025, Microsoft ha contribuido con numerosas publicaciones en revistas revisadas por pares y ha introducido nuevas herramientas y colaboraciones estratégicas en áreas como la medicina, la energía, la biología y la física cuántica. El objetivo primordial, según Lee, es optimizar la exploración de interrogantes complejos y convertir los hallazgos en impactos concretos a través de una IA robusta, práctica y confiable.
A continuación, se detallan cinco áreas clave donde la IA ya está generando un impacto tangible y donde se anticipan avances significativos en el futuro cercano:
Salud: Impulsando la Atención y la Investigación Médica
La IA se ha consolidado como un socio indispensable en el sector de la salud, no solo para automatizar procesos, sino para potenciar la capacidad de médicos e investigadores en la detección temprana, la comprensión acelerada y la acción preventiva. Modelos multimodales están analizando vastos volúmenes de datos no estructurados, desde notas clínicas hasta diapositivas de patología, para identificar patrones que facilitan el diagnóstico de enfermedades y la personalización de tratamientos.
Un ejemplo notable es PadChest-GR, un conjunto de datos único de 4.555 radiografías de tórax con hallazgos precisos en español e inglés, desarrollado por la Universidad de Alicante y Microsoft. Este recurso asiste a los radiólogos en la interpretación precisa de imágenes y en el entrenamiento de modelos de IA que evolucionan con la experiencia científica. Otro hito es el Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), una iniciativa de investigación que emula un equipo médico, razonando sobre múltiples fuentes de datos para abordar casos complejos con mayor precisión y eficiencia económica. Estas innovaciones se suman a herramientas como GigaPath, para el análisis a gran escala de diapositivas de patología, y un proyecto en Kenia enfocado en la prevención de la desnutrición infantil mediante la identificación de comunidades en riesgo.
Descubrimiento: Acelerando el Conocimiento Científico
La IA facilita a los científicos la aceleración de la investigación al analizar datos complejos y simular procesos naturales a una escala y velocidad inalcanzables por otros medios.
Microsoft Discovery es una plataforma emergente que utiliza IA agéntica (sistemas capaces de razonar, planificar y actuar con autorización) para funcionar como un colaborador de investigación. Automatiza tareas como la formulación de hipótesis, la ejecución de simulaciones y el perfeccionamiento de experimentos. Su capacidad para identificar patrones y conexiones en grandes conjuntos de datos optimiza la validación de ideas. En una de sus primeras aplicaciones, Discovery permitió a los investigadores identificar un prototipo de refrigerante para centros de datos en poco más de una semana, un proceso que tradicionalmente demoraría meses.
El nuevo modelo de IA de Microsoft para la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT) aborda un desafío de 60 años en la ciencia de materiales, simulando el comportamiento de los electrones de manera rápida y precisa, con aplicaciones potenciales desde la farmacéutica hasta baterías y fertilizantes ecológicos. Otras herramientas como BioEmu-1, para la decodificación de estructuras proteicas, y MatterGen, que apoya el desarrollo de nuevos materiales, dotan a los investigadores de métodos más potentes para la indagación y la innovación.
Tierra: Herramientas Innovadoras para un Mundo en Transformación
La IA está transitando de la teoría a la aplicación práctica, ayudando a los científicos a comprender los complejos sistemas terrestres y a mitigar los desafíos ambientales.
El modelo Aurora de Microsoft se posiciona como uno de los primeros modelos básicos de IA entrenados con datos de ciencias de la Tierra. Su alcance va más allá de la predicción meteorológica, modelando las interacciones entre la atmósfera, la tierra y los océanos para pronosticar fenómenos como ciclones, cambios en la calidad del aire y olas oceánicas con mayor exactitud. Esto permite a las comunidades prepararse para desastres ambientales y adaptarse al cambio climático.
Además, otros proyectos aplican la IA a la sostenibilidad de formas novedosas. Investigadores de Microsoft y la Universidad de Washington están desarrollando un cemento bajo en carbono al incorporar biomasa de algas marinas, creando un material de construcción más sostenible. La aplicación Intelligent Garden de Avanade utiliza sensores para “comunicarse” con árboles urbanos, monitoreando datos como la humedad, la calidad del aire y los patrones de crecimiento, y traduciéndolos en informes de salud exhaustivos. En Tanzania, la IA asiste a los conservacionistas en el rastreo y la protección de jirafas en peligro de extinción mediante el análisis de imágenes de drones y la identificación de individuos por sus patrones de manchas.
Cuántico: Simulando la Naturaleza a Nivel Fundamental
La computación cuántica expande las fronteras de la investigación científica al simular el mundo natural de formas inaccesibles para las computadoras convencionales. A diferencia de los sistemas tradicionales que procesan información en bits binarios, las computadoras cuánticas emplean bits cuánticos o cúbits, que pueden representar múltiples valores simultáneamente. Esta capacidad les permite explorar numerosas posibilidades en paralelo, siendo particularmente valiosas para modelar sistemas complejos como reacciones químicas o el comportamiento de materiales.
Microsoft integra la física cuántica con la IA para impulsar este tipo de investigación. Un avance reciente ha introducido los códigos geométricos 4D, un nuevo método para la corrección de errores en hardware cuántico, incrementando su estabilidad, fiabilidad y accesibilidad. La compañía también colabora con Atom Computing en un sistema que emplea cúbits de átomos neutros, y su chip Majorana 1 representa una arquitectura cuántica alternativa orientada a la producción de cúbits más fiables y escalables.
Estas innovaciones proveen a los investigadores con nuevos enfoques para modelar problemas en ámbitos donde la computación clásica alcanza sus límites, como la salud, la ciencia de materiales y el clima.
Energía: Hacia una Energía Más Inteligente y Limpia
La IA desempeña un rol creciente en la optimización de la producción, el almacenamiento y el consumo de energía, mejorando los sistemas existentes y facilitando la construcción de nuevas infraestructuras.
Por ejemplo, Microsoft colaboró con Nissan Motor Corporation en un método de aprendizaje automático que predice con precisión el desgaste de las baterías de vehículos eléctricos. Esto minimiza la necesidad de extensas pruebas físicas y ayuda a determinar qué baterías pueden ser recicladas en lugar de desechadas, un componente crucial de la iniciativa de Nissan para la reducción de emisiones de carbono.
La IA también está acelerando el desarrollo de la energía de fusión nuclear, una meta a largo plazo para la energía limpia. Mediante la simulación de procesos físicos complejos, los científicos pueden validar ideas más rápidamente e identificar diseños de reactores prometedores para integrar esta energía a la red eléctrica de manera más expedita. En Estados Unidos, Microsoft investiga cómo la IA puede agilizar el proceso de permisos para proyectos nucleares y de fusión avanzados, los cuales a menudo enfrentan demoras regulatorias.
Además, en un avance hacia un almacenamiento de energía más sostenible, Microsoft empleó la IA para evaluar a más de 32 millones de candidatos, descubriendo un nuevo material que podría reducir el uso de litio en baterías hasta en un 70%.
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