Periodic Labs impulsa una fuga de cerebros en OpenAI

Fundada por un cocreador de ChatGPT, Periodic Labs tiene como objetivo construir inteligencia artificial que pueda acelerar los descubrimientos en física, química y otros campos.

Hace apenas algunos meses Mark Zuckerberg, director ejecutivo de Meta, se acercó al experto Rishabh Agarwal para ofrecerle un puesto central en un ambicioso proyecto de inteligencia artificial (IA) que busca desarrollar una “superinteligencia” capaz de equiparar al cerebro humano.

Aunque Agarwal, colaborador asiduo de Meta, contaría con un robusto laboratorio de a disposición y una jugosa compensación económica, declinó la oferta.

Así, el investigador pasó a formar parte de una gran lista de más de 20 investigadores que recientemente abandonaron grandes empresas de IA como Meta, Google DeepMind y OpenAI para unirse a Periodic Labs, una nueva startup en Silicon Valley cuyo objetivo es usar la inteligencia artificial para impulsar descubrimientos científicos en campos como la física y la química, en lugar de buscar la superinteligencia.

“El objetivo principal de la IA no es automatizar el trabajo administrativo. El objetivo principal es acelerar la ciencia”.

afirmó Liam Fedus, uno de los fundadores de la startup.

Periodic Labs

Liam Fedus, exinvestigador de OpenAI y uno de los creadores de ChatGPT, fundó Periodic Labs en marzo junto con Ekin Dogus Cubuk, exmiembro de Google DeepMind, el principal laboratorio de IA del gigante tecnológico.

Esta startup busca usar la IA para acelerar el descubrimiento científico, una meta que también persiguen otros laboratorios como DeepMind, cuyos investigadores recientemente ganaron un Premio Nobel por su proyecto AlphaFold, enfocado en el desarrollo de fármacos.

Los líderes del sector sostienen que los grandes modelos lingüísticos (como los que usan los chatbots) pronto podrán impulsar avances científicos significativos. Empresas como OpenAI y Meta afirman que sus tecnologías ya están contribuyendo en campos como el descubrimiento de fármacos, las matemáticas y la física teórica.

“Creemos que la IA avanzada puede acelerar el avance del descubrimiento científico y que OpenAI está en una posición única para ayudar a liderar el camino”.

afirmó Laurance Fauconnet, portavoz de OpenAI.

Tanto Fedus como Cubuk pretenden volver a lo básico, cuando laboratorios como Bell Labs e IBM Research consideraban las ciencias físicas una parte esencial de su misión investigativa, lo cual difiere del panorama actual dominado por empresas de IA, que no están enfocadas en el verdadero descubrimiento científico, ya que “Silicon Valley es intelectualmente perezoso”.

Alcances actuales de la IA

Los chatbots como ChatGPT funcionan mediante redes neuronales, que imitan la red de neuronas del cerebro. Al analizar grandes cantidades de texto, estos sistemas aprenden a combinar palabras, y también pueden programar y resolver problemas matemáticos.

Fedus y Cubuk sostienen que, aunque los sistemas de IA puedan analizar datos, no dominarán el descubrimiento científico a menos que también aprendan de experimentos físicos en el mundo real.

“Un chatbot no puede razonar durante días y llegar a un descubrimiento increíble. Los humanos tampoco pueden hacer eso. Realizan muchos experimentos de prueba antes de encontrar algo increíble, si es que lo encuentran”.

afirmó Laurance Fauconnet, portavoz de OpenAI..

Periodic Labs, respaldada con más de 300 millones de dólares de inversión, inició su investigación en San Francisco y planea construir un laboratorio en Menlo Park donde robots físicos realizarán experimentos científicos a gran escala.

Los investigadores dirigirán y guiarán los experimentos, mientras los sistemas de IA analizarán procesos y resultados, para aprender a experimentar de manera autónoma. Así como las redes neuronales aprenden de texto, también pueden aprender de imágenes, sonidos y movimientos, incluso de múltiples tipos de datos a la vez.

En Periodic Labs, la IA aprenderá de literatura científica, experimentos físicos y la repetición de estos para mejorar continuamente los procedimientos. La startup modelará un robot que podría realizar miles de experimentos combinando distintos materiales para desarrollar, por ejemplo, un nuevo superconductor.

Guiado por los investigadores, el robot seleccionaría polvos basándose en la literatura científica, los mezclaría, los calentaría y probaría los resultados, repitiendo el proceso. Tras analizar suficiente ensayo y error, un sistema de IA podría aprender a automatizar y acelerar experimentos similares.

“No se logrará el descubrimiento a la primera, pero se iterará. Se repetirá el proceso una y otra vez. Después de muchas iteraciones, esperamos lograrlo más rápido”.

puntualizó el Dr. Cubuk.

Los investigadores de IA llevan tiempo explorando estas ideas, pero solo recientemente se cuenta con la potencia computacional y los recursos necesarios. Aun así, desarrollar IA para experimentos físicos es mucho más difícil y lento que hacerlo en entornos digitales.

Adaptación de un texto de Cade Metz para The New York Times.

FUENTE: NYT.

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