La NSF impulsa la IA para revolucionar ciencia e ingeniería
La Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. (NSF) está aumentando significativamente su inversión en inteligencia artificial, con el objetivo de remodelar fundamentalmente cómo ocurren el descubrimiento científico y la innovación en ingeniería. A través de una serie de nuevos programas, la agencia está canalizando recursos hacia iniciativas diseñadas para acelerar el camino desde ideas innovadoras hasta aplicaciones tangibles en el mundo real, fortaleciendo la ventaja competitiva de la nación en el panorama global de la IA.
Una piedra angular de este esfuerzo es la iniciativa “Aceleración del diseño de proteínas inspirada en el uso”, que está destinando casi $32 millones a equipos que emplean IA para la creación de enzimas, proteínas y materiales con propiedades diseñadas con precisión. Esta financiación llega en un momento crucial, ya que los avances recientes, en particular herramientas como AlphaFold de Google DeepMind, han mejorado drásticamente la capacidad de predecir estructuras proteicas. Este cambio ha abierto la puerta al diseño de estas moléculas complejas para funciones específicas, un desarrollo que promete revolucionar la creación de nuevos materiales, medicamentos y procesos industriales que antes requerían años de desarrollo. Erwin Gianchandani, un funcionario de la NSF, subrayó la importancia de este enfoque colaborativo, afirmando que la NSF está “complacida de reunir a expertos de la industria y la academia para enfrentar y superar las barreras a la adopción generalizada del diseño de proteínas habilitado por IA”. Los proyectos actualmente en curso incluyen el desarrollo de enzimas diseñadas por IA para producir acrilatos de base biológica, utilizados en productos como pinturas y Plexiglás, y bacterias capaces de crear plásticos reciclables resistentes a altas temperaturas. Estos esfuerzos ilustran cómo el diseño de proteínas impulsado por IA podría extender su impacto a los sectores de fabricación, atención médica y energía.
Si bien el diseño impulsado por IA abre un nuevo potencial científico, el siguiente paso crucial es asegurar que estas innovaciones sean lo suficientemente robustas para su despliegue en el mundo real. Para abordar esto, la NSF está asignando más de $2 millones en subvenciones de planificación para su programa “Bancos de pruebas listos para IA”. Estos entornos de prueba están diseñados para llevar los sistemas de IA a sus límites operativos replicando las condiciones impredecibles y a menudo caóticas del mundo real. Estas rigurosas pruebas tienen como objetivo validar y refinar los conceptos de IA, preparándolos para su uso práctico. Ellen Zegura, subdirectora interina de CISE, destacó el apalancamiento único del programa de las instalaciones de investigación existentes para impulsar el progreso de la IA, señalando que las actualizaciones permitirán una evaluación avanzada de la IA, incluyendo qué tan bien se adaptan y recuperan los sistemas de desafíos inesperados. Los bancos de pruebas abarcan una amplia gama de entornos, incluyendo una red inalámbrica a escala de ciudad en Nueva York, un laboratorio de sistemas agrícolas en la Universidad de Cornell, un centro de resiliencia ante desastres en la Universidad de Maryland y campos de prueba de vehículos autónomos en la Universidad de Michigan. Cada ubicación presenta variables distintas del mundo real, ofreciendo a los sistemas de IA la oportunidad crucial de demostrar su fiabilidad en condiciones dinámicas.
Más allá del diseño y la validación en el mundo real, la NSF reconoce la necesidad de herramientas accesibles que permitan a los investigadores traducir rápidamente ideas prometedoras en soluciones completamente probadas, independientemente de su ubicación física. Para ello, la agencia está estableciendo una nueva red de laboratorios en la nube programables. Estas instalaciones contarán con sistemas habilitados para IA capaces de gestionar cada etapa de un experimento, desde la configuración inicial hasta la interpretación de los resultados. Los investigadores podrán iniciar sesión de forma remota, diseñar flujos de trabajo experimentales y observarlos desarrollarse en tiempo real, con el sistema ajustando dinámicamente las condiciones a medida que surgen nuevos datos. Si bien las áreas de enfoque iniciales serán la biotecnología y la ciencia de los materiales, la visión más amplia es democratizar el acceso a la experimentación de vanguardia, abriendo oportunidades para que universidades, nuevas empresas e incluso instituciones educativas participen en investigaciones de alto nivel. Este acceso ampliado podría acelerar significativamente la ciencia habilitada por IA en una comunidad más amplia, particularmente en áreas como el descubrimiento de fármacos guiado por IA, donde las empresas ya están llevando fármacos diseñados por computadora a ensayos clínicos.
El objetivo general detrás de estos programas interconectados es empoderar a los investigadores, otorgándoles la libertad de conceptualizar ideas más audaces, ejecutarlas más rápidamente y abordar problemas que alguna vez se consideraron insuperables. Al vincular estratégicamente las capacidades avanzadas de IA con las herramientas y entornos necesarios para su aplicación, la NSF está asegurando activamente que los avances científicos que se originan en el laboratorio puedan traducirse en beneficios sustanciales para las industrias y los individuos de todo el país.