Aurora GPT: un modelo de inteligencia artificial que busca adquirir todo el conocimiento científico imaginable

El Laboratorio Nacional Argonne (ANL) de Estados Unidos, en colaboración con Intel y HP, está creando un modelo de inteligencia artificial (IA) generativa que promete almacenar una cantidad masiva de información para acelerar la investigación científica. Bajo el nombre Aurora GPT, el algoritmo será entrenado con más de 1 billón de parámetros e información de textos, códigos, conclusiones de estudios y documentos académicos publicados en todo el mundo.

El proceso se llevará a cabo a través del superordenador Aurora. La supercomputadora integra las GPU Ponte Vecchio de Intel. Los componentes garantizan una capacidad de procesamiento de más de medio exaflop (medida de rendimiento que se traduce en un millón de billones de operaciones de punto flotante por segundo). La condición permite almacenar, categorizar, analizar y procesar grandes volúmenes de datos para entregar respuestas a billones de operaciones en pocos segundos. Los tiempos de investigación se reducirían de manera notable.

La Inteligencia Artificial y la brecha de representatividad en los diagnósticos médicos

La IA en la medicina ofrece oportunidades significativas, pero también plantea desafíos importantes en cuanto a la equidad y la representatividad en los datos.

El proyecto se encuentra en pruebas iniciales de hardware para iniciar el proceso de entrenamiento a gran escala. Una vez que los procedimientos concluyan, Aurora GPT se lanzará en línea como una interfaz de chatbot. Los científicos podrán consultarlo para ampliar su conocimiento en ramas como biología, física, matemáticas, astrología, ingeniería y tecnología, entre otras.

El ANL afirma que el modelo permitirá a los investigadores ejecutar una mayor diversidad de cargas de trabajo, incluido el aprendizaje automático y las tareas con uso intensivo de datos. Promete simplificar las "tareas tradicionales de simulación y modelado" que se ejecutan en miles de estudios científicos.

Ogi Brkic, vicepresidente y gerente general de soluciones para centros de datos y computación de alto rendimiento de Intel, asegura que “es un modelo que la ciencia puede usar para acelerar la investigación”.

El uso de la IA en la ciencia

En 2021, un estudio de la revista Nature anticipó que la IA puede reducir el tiempo necesario para realizar investigaciones en un 50% en promedio. La Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, Ciencia y Cultura afirma que “al permitir a los científicos y emprendedores trabajar de manera más eficiente y efectiva, la inteligencia artificial está desbloqueando un potencial sin explotar y sentando las bases para una nueva ola de descubrimientos y avances tecnológicos que cambiarán el mundo tal como lo conocemos”.

Existen algunos desafíos éticos, sociales, de precisión y regulatorios que han despertado inquietudes sobre el uso de la tecnología en el campo científico. En septiembre, una encuesta de Nature reveló que la creación de resultados incorrectos, investigaciones irreproducibles y descubrimientos falsos son las principales preocupaciones de los científicos alrededor del uso de la IA.

Sin consenso, algunas propuestas regulatorias intentan abordar estas preocupaciones sin despreciar el potencial de los sistemas de IA para optimizar diversas fuentes de creación de valor económico, social y científico. La iniciativa más clara al respecto es la que ahora se discute en la Unión Europea. El proyecto de ley propone regular el desarrollo, utilización y comercialización de los algoritmos inteligentes en función de su modelo de entrenamiento, capacidad de procesamiento, alcance y uso.