Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford ha desarrollado el primer laboratorio virtual basado en inteligencia artificial, donde múltiples agentes o robots trabajan de manera colaborativa para realizar descubrimientos científicos en tiempo récord.
Este sistema demostró su eficacia al diseñar 92 nanoanticuerpos dirigidos a contrarrestar el COVID-19, un virus que ocasionó una crisis sanitaria global, que evidencia una capacidad significativa para acelerar procesos.
La tecnología, que combina modelos de IA especializados bajo la supervisión de un “investigador principal” virtual, representa un avance significativo en el campo biomédico, según dice en la revista Nature el biólogo computacional James Zou.
Cómo funciona el laboratorio virtual
El laboratorio está compuesto por varios modelos de IA, cada uno especializado en áreas como inmunología, biología computacional y aprendizaje automático. Estos agentes trabajan de forma colaborativa bajo la dirección de un investigador principal virtual, que actúa como coordinador del grupo de trabajo.
Además, el sistema incluye un crítico científico, otra IA encargada de revisar y corregir posibles errores en los resultados, garantizando precisión y confiabilidad en los resultados.
Esta estructura permite que el laboratorio virtual funcione casi de manera autónoma, superando los límites del trabajo humano al realizar cálculos y análisis en minutos, en lugar de semanas o meses.
Avances
Uno de los principales logros del laboratorio virtual ha sido el diseño de 92 nanoanticuerpos capaces de combatir el virus SARS-CoV-2. Más del 90% de estos mostraron efectividad contra la variante original del virus, además, dos de ellos han demostrado potencial para combatir variantes más recientes.
Estos resultados son un reflejo de la capacidad del sistema para identificar rápidamente soluciones innovadoras frente a problemas complejos.
En comparación con los métodos tradicionales de investigación, que requieren extensos ensayos en laboratorios físicos, este enfoque virtual puede acelerar significativamente el desarrollo de tratamientos.
Fuente: infobae.com
