BEIJING, 26 de julio (Xinhua) — La Academia China de Ciencias (CAS) presentó este sábado el modelo ScienceOne durante la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial 2025, marcando un hito en la innovación de investigación impulsada por inteligencia artificial.
Diseñado para comprender datos científicos complejos —como formas de onda, espectros y campos—, ScienceOne integra capacidades de extracción de literatura, razonamiento de conocimiento y orquestación de herramientas, con el objetivo de servir como una base inteligente para la innovación tecnológica en múltiples disciplinas.
Limitaciones de los modelos actuales de IA en la investigación
La IA está transformando las metodologías de investigación fundamental y acelerando el descubrimiento científico, ofreciendo oportunidades sin precedentes para abordar desafíos científicos urgentes. Sin embargo, los enfoques actuales dependen principalmente del ajuste fino de modelos generales con datos específicos de dominio o del desarrollo de herramientas aisladas para campos particulares.
Este paradigma enfrenta tres limitaciones críticas:
Sistemas de datos científicos fragmentados
Capacidades de razonamiento especializado insuficientes
Ecosistemas de investigación cerrados
Desarrollo colaborativo para superar barreras
Para abordar estos desafíos, doce institutos de la CAS, incluyendo el Instituto de Automatización, el Centro de Información de Redes de Computadoras, la Biblioteca Nacional de Ciencias y el Instituto de Física de Altas Energías, colaboraron en el diseño y desarrollo de ScienceOne.
El modelo logra una comprensión integral de modalidades científicas complejas, al mismo tiempo que integra capacidades clave para extraer información de literatura, razonar sobre conocimiento y coordinar herramientas computacionales. Esto permite a los investigadores incorporar IA de manera fluida en distintas etapas de su trabajo científico.
Arquitectura y capacidades técnicas
Construido sobre modelos de código abierto chinos con personalización científica avanzada, ScienceOne integra una serie de modelos propietarios desarrollados para tipos comunes de datos científicos, junto con herramientas especializadas como AlphaFold y MatterGen.
El modelo demuestra un dominio sistemático de principios fundamentales, leyes y conocimiento especializado en disciplinas como matemáticas, física, química, astronomía, ciencias de la tierra y biología.
Rendimiento en evaluaciones
Pruebas recientes han confirmado que ScienceOne alcanza un rendimiento de vanguardia en matemáticas, física, química, ciencia de materiales y biología, destacando especialmente en invocación de herramientas científicas y razonamiento. Además, obtuvo resultados sobresalientes en la prueba Humanity's Last Exam (HLE).
Agentes inteligentes derivados del modelo
Basados en ScienceOne, el equipo de investigación desarrolló dos agentes inteligentes:
Asistente de revisión de artículos: Ayuda a los investigadores a leer artículos, escribir reseñas y evaluar temas de investigación.
Con acceso a 170 millones de documentos científicos e información en tiempo real, reduce el tiempo de revisión de literatura de varios días a apenas 20 minutos.
Asistente de orquestación de herramientas: Facilita el uso de más de 300 herramientas de computación científica, planificando autónomamente las más adecuadas para cada tarea, optimizando la eficiencia en el proceso de investigación.
Aplicaciones prácticas en múltiples disciplinas
ScienceOne ya está siendo aplicado en diversos campos científicos:
Identificación automatizada de objetivos biológicos en la plataforma X-Cell
Mejora en eficiencia de simulaciones de partículas en el Colisionador Electrón-Positrón de Beijing
Mayor precisión en predicción molecular en química
Coordinación optimizada de telescopios globales en astronomía
Innovación en diseño estructural para sistemas de trenes de alta velocidad
Además, se espera que este avance contribuya en áreas como la detección temprana de cáncer, beneficiando directamente el campo de la salud.
