IA en la Ciencia: 5 Formas en que Ayuda a Resolver Grandes Desafíos
La inteligencia artificial (IA) ya no solo escribe poemas o sugiere recetas: está abriendo nuevas posibilidades para la ciencia y para lo que conocemos del mundo.
Los científicos ahora pueden decodificar electrones, crear nuevos materiales e incluso “hablar” con los árboles. Las herramientas de IA generativa están acelerando el ritmo del descubrimiento y desbloqueando información sobre todo, desde las células en nuestros cuerpos hasta los ecosistemas que las sustentan.
“El descubrimiento científico es una de las aplicaciones más importantes de la IA”, dice Peter Lee, Ph.D., jefe de Microsoft Research. “Creemos que la capacidad de la IA generativa para aprender el lenguaje humano se iguala a su capacidad para aprender los lenguajes de la naturaleza, incluyendo moléculas, cristales, genomas y proteínas.”
En la primera mitad de 2025, Microsoft publicó numerosos artículos de investigación en revistas revisadas por pares e introdujo nuevas herramientas y colaboraciones en campos como la medicina, la energía, la biología y la física cuántica. El objetivo: acelerar cómo los científicos exploran preguntas complejas y traducen sus hallazgos en un impacto real utilizando IA que es poderosa, práctica y confiable, afirma Lee.
A continuación, se presentan cinco áreas donde la IA ya está marcando una diferencia tangible y donde los próximos avances podrían estar a la vuelta de la esquina.
1. Salud: Avanzando en el cuidado y la investigación
La IA está emergiendo como un socio vital en la atención médica, no solo para automatizar tareas, sino para ayudar a los clínicos e investigadores a ver más, comprender más rápido y actuar más temprano. Desde notas clínicas hasta diapositivas de patología, estos modelos multimodales analizan grandes conjuntos de datos no estructurados para detectar patrones que ayudan a detectar enfermedades y guiar tratamientos más personalizados.
Un ejemplo es PadChest-GR, un conjunto de datos pionero de 4,555 radiografías de tórax con hallazgos especificados en español e inglés. Desarrollado por la Universidad de Alicante y Microsoft, puede ayudar a los radiólogos a interpretar imágenes con mayor precisión y a entrenar modelos de IA que aprenden y mejoran junto a los científicos.
Otro ejemplo es el nuevo Orquestador de Diagnóstico de IA de Microsoft, (MAI-DxO), que emula un equipo de médicos al razonar sobre múltiples fuentes de datos. Esta investigación muestra cómo la IA puede ayudar a abordar casos médicos difíciles con mayor precisión y menores costos.
2. Descubrimiento: Perspectivas científicas más rápidas
La IA está ayudando a los científicos a acelerar la investigación al analizar datos complejos y simular procesos naturales a una escala y ritmo que de otra manera serían imposibles.
Microsoft Discovery es una nueva plataforma construida con lo que se conoce como IA agentiva: sistemas que pueden razonar, planificar y actuar, con permiso, para actuar como un compañero de investigación y automatizar tareas como formular hipótesis, ejecutar simulaciones y refinar experimentos.
3. Tierra: Nuevas herramientas para un mundo cambiante
La IA está pasando de la teoría a la aplicación del mundo real a medida que ayuda a los científicos a comprender mejor los complejos sistemas de la Tierra y abordar los desafíos medioambientales.
El modelo Aurora de Microsoft es uno de los primeros modelos de base de IA entrenados en datos de ciencias de la Tierra. Va más allá de la predicción meteorológica para modelar cómo interactúan la atmósfera, la tierra y los océanos, ayudando a los científicos a anticipar eventos como ciclones, cambios en la calidad del aire y olas del océano con mayor precisión.
4. Energía: Poder más inteligente y limpio
La IA está desempeñando un papel creciente en cómo producimos, almacenamos y usamos energía, optimizando los sistemas actuales y ayudando a construir nuevos.
5. Cuántica: Simulando la naturaleza
La computación cuántica está expandiendo lo que es posible en la investigación científica al simular el mundo natural de maneras que las computadoras convencionales no pueden.
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