Google DeepMind presenta Gemini para la Ciencia: un conjunto de herramientas de inteligencia artificial para el descubrimiento científico

Google DeepMind ha anunciado Gemini for Science, un conjunto experimental de herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial diseñado para ampliar la escala y precisión de la investigación científica. El enfoque se basa en la idea de que la próxima etapa de descubrimientos no será impulsada por modelos especializados, sino por agentes universales capaces de ayudar a los científicos en diversas áreas. En el marco de Gemini for Science, la plataforma Google Labs presenta tres prototipos principales. Hypothesis Generation, construido sobre Co-Scientist, ayuda a generar y evaluar hipótesis mediante un sistema de "torneo de ideas" que lleva años en desarrollo, verificando afirmaciones con referencias a fuentes. Computational Discovery, basado en AlphaEvolve y ERA, permite generar y evaluar en paralelo miles de variantes de código para experimentos computacionales, reduciendo el tiempo de prueba de meses a minutos; ejemplos de aplicaciones incluyen la predicción de actividad solar y la epidemiología. Literature Insights, basado en Google NotebookLM, estructura la literatura científica en tablas con atributos personalizables y permite crear informes, diapositivas, infografías, y resúmenes en audio y video. El acceso a los experimentos se abre gradualmente; es posible registrarse en labs.google/science. Además, estas capacidades se ofrecen a clientes empresariales a través de Google Cloud: por ejemplo, BASF utiliza AlphaEvolve para optimizar cadenas de suministro, Klarna para mejorar modelos de aprendizaje automático, y Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science y laboratorios nacionales de Estados Unidos (en el marco de la misión Genesis del Departamento de Energía de Estados Unidos) emplean Co-Scientist para acelerar investigaciones. Los artículos científicos sobre ERA y Co-Scientist se han publicado en Nature. Adicionalmente, se ha lanzado el módulo Science Skills, un conjunto especializado que integra datos de más de 30 grandes bases de datos de ciencias de la vida, incluyendo UniProt, AlphaFold Database, AlphaGenome API e InterPro. Con Science Skills en plataformas de agentes como Google Antigravity, los investigadores pueden realizar flujos de trabajo complejos (bioinformática estructural, análisis genómico) en minutos en lugar de horas. Google colabora con más de 100 instituciones, incluyendo la Universidad de Stanford (fibrosis hepática), el Imperial College de Londres (resistencia a antimicrobianos) y el Instituto Francis Crick, para la validación de los sistemas. También se han creado proyectos piloto con las conferencias ICML, STOC y NeurIPS para la revisión por pares y validación asistida por agentes, utilizando las herramientas Paper Assistant Tool (PAT) y ScholarPeer.