OpenAI, PerturbAI y Scripps Research utilizaron casi 2.000 agentes de IA para analizar datos de cerebros de ratón en 32 minutos. Los agentes utilizaron GPT-Rosalind, un modelo para ciencias de la vida, y los resultados aún no han pasado por una revisión por pares.
GPT-Rosalind, de OpenAI, se utilizó en un flujo de trabajo dividido entre agentes de IA, en el que cada uno examinó la alteración de un solo gen. Los agentes analizaron las respuestas celulares, consultaron la literatura científica y propusieron explicaciones. Después, sus informes se combinaron en un atlas de razonamiento.
PerturbAI generó el conjunto de datos de base desactivando genes individuales en ratones y midiendo los efectos en las células cerebrales. En pruebas a ciegas, los expertos prefirieron los informes de varios agentes a las versiones de un solo agente el 75% de las veces.
El atlas de razonamiento está disponible en GitHub y el conjunto de datos de base, en Hugging Face. Ambos ofrecen material para que las empresas que desarrollan herramientas de IA para ciencias de la vida examinen el enfoque, pero las explicaciones biológicas propuestas siguen siendo pistas para investigar, no descubrimientos confirmados.
Repartir el análisis entre muchos agentes podría ayudar a los equipos de investigación a explorar más literatura científica que un flujo de trabajo con un solo agente.
El atlas y el conjunto de datos públicos ofrecen material para evaluar el enfoque a quienes desarrollan herramientas para ciencias de la vida.
Los resultados aún no han pasado por una revisión por pares, por lo que el valor de las explicaciones biológicas propuestas sigue sin demostrarse.
Escrito automáticamente por la Redacción de Made in 10 a partir de la fuente de arriba.
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