El proyecto AlphaFold de Google DeepMind demostró que la inteligencia artificial puede revolucionar los descubrimientos científicos. Sin embargo, el hecho de que AlphaFold se haya construido sobre datos de 170.000 estructuras de proteínas sugiere que aplicar este enfoque en otras áreas podría resultar difícil. La IA para la ciencia no se basa solo en datos, sino que también requiere razonamiento y un proceso iterativo.
Los agentes de IA tienen el potencial de modelar el proceso complejo y condicional de la investigación científica. Herramientas como AlphaFold ofrecen un enfoque sólido para preguntas limitadas, mientras que los agentes son naturalmente generales. Estos agentes pueden modelar digitalmente el proceso de descubrimiento, imitando la forma en que los humanos descubren.
Sin embargo, aún existen numerosos obstáculos para la implementación y difusión de esta tecnología. Cómo se utilizarán los agentes de IA en la investigación científica y los posibles problemas éticos que puedan surgir aún no se han resuelto completamente.