Insilico Medicine, una empresa estadounidense de descubrimiento de fármacos mediante IA que cotiza en Hong Kong, ha lanzado un nuevo servicio destinado a entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM) de propósito general para que destaquen en biología y química, lo que podría revolucionar el panorama de la investigación científica impulsada por la IA.

El nuevo servicio, denominado "Science MMAI gym" (gimnasio de MMAI científico), representa un giro estratégico para Insilico en su búsqueda de la visión a largo plazo de la "Superinteligencia Farmacéutica". La empresa pretende salvar la brecha de rendimiento entre los LLM generalistas, como GPT de OpenAI y Qwen de Alibaba, y los modelos de IA especializados que se entrenan específicamente con datos científicos. Según el fundador y CEO de Insilico, Alex Zhavoronkov, los modelos generalistas actualmente tienen un rendimiento deficiente en las pruebas de referencia científicas, y a menudo arrojan resultados peores que el azar. No se han revelado los detalles financieros de la inversión en el Science MMAI gym, pero la medida indica una asignación significativa de recursos para mejorar las capacidades de la IA general en aplicaciones científicas.

El lanzamiento se produce en medio de una creciente demanda de soluciones de IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos. Si bien los modelos de IA especializados demuestran un rendimiento superior en tareas científicas específicas, a menudo carecen de la interfaz fácil de usar y la amplia aplicabilidad de los LLM generalistas. El Science MMAI gym de Insilico busca abordar esta limitación entrenando modelos generalistas para que alcancen un rendimiento comparable al de los modelos especializados, al tiempo que conservan su versatilidad y facilidad de uso. Esto podría democratizar el acceso a herramientas avanzadas de IA para los investigadores y acelerar el ritmo del descubrimiento científico.

Insilico Medicine ha estado a la vanguardia del descubrimiento de fármacos impulsado por la IA, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar posibles fármacos candidatos, predecir los resultados de los ensayos clínicos y acelerar el proceso de desarrollo de fármacos. La decisión de la empresa de invertir en el entrenamiento de LLM generalistas refleja una tendencia más amplia dentro de la industria biotecnológica a aprovechar el poder de la IA para abordar complejos retos científicos.

De cara al futuro, el éxito del Science MMAI gym de Insilico podría tener importantes implicaciones para el futuro de la IA en la investigación científica. Si los LLM generalistas pueden entrenarse eficazmente para que rindan al nivel de los modelos especializados, podría abrir nuevas posibilidades para el descubrimiento científico impulsado por la IA en una amplia gama de disciplinas. Esto podría conducir a un desarrollo más rápido de nuevos fármacos, a procesos de investigación más eficientes y a una comprensión más profunda de los complejos sistemas biológicos. Sin embargo, la empresa se enfrenta al reto de desarrollar métodos de entrenamiento y conjuntos de datos eficaces para garantizar que los modelos no sólo sean precisos, sino también fiables e imparciales.