Los científicos del Laboratorio Nacional de Brookhaven del Departamento de Energía de EE.UU. han concebido, desarrollado y probado recientemente un nuevo asistente de inteligencia artificial controlado por voz, llamado Compañero Científico Virtual (VISION). Esta herramienta innovadora está diseñada para ayudar a los científicos ocupados a realizar experimentos de manera más eficiente, acelerando el proceso de descubrimiento científico.

El sistema VISION fue desarrollado conjuntamente por investigadores del Centro de Nanomateriales Funcionales (CFN) del laboratorio y expertos de la Fuente de Luz Sincrón Nacional II (NSLS-II). El sistema cierra la brecha de conocimiento en instrumentos complejos, permitiendo a los científicos decirle a VISION en lenguaje simple qué tareas quieren realizar en el instrumento, ya sea ejecutar experimentos, iniciar análisis de datos o visualizar resultados. Este enfoque de diseño ahorra enormemente el tiempo de los científicos y mejora la eficiencia experimental.

En un artículo reciente publicado en la revista Machine Learning: Science and Technology, el equipo de Brookhaven compartió los detalles de VISION. Esther Tsai, científica del Grupo de Aceleración de IA en Nanociencia del CFN, indicó que el impacto de la inteligencia artificial en la ciencia es emocionante y un área digna de exploración en la comunidad científica. VISION actúa como un asistente que puede responder preguntas básicas sobre el rendimiento y operación de los instrumentos, proporcionando conveniencia a los científicos.

Lo destacado de VISION es su uso de modelos de lenguaje grandes (LLM), que pueden crear texto basado en lenguaje humano natural, generar decisiones sobre operaciones y código de computadora para impulsar los instrumentos. Su estructura interna está organizada en múltiples "módulos cognitivos", cada uno conteniendo un LLM que procesa tareas específicas; estos módulos se pueden combinar en un asistente poderoso que trabaja de manera transparente para los científicos.

Los usuarios solo necesitan acercarse a la línea de haz, expresar sus necesidades en lenguaje natural, y VISION convertirá estos comandos en código y los transmitirá a la estación de trabajo de la línea de haz en segundos. Este proceso simplifica enormemente las operaciones experimentales, permitiendo a los científicos enfocarse más en la investigación científica en sí.

A medida que avanza la tecnología de inteligencia artificial, los creadores de VISION también se dedican a construir una herramienta científica que pueda seguir el ritmo del progreso tecnológico. Esperan que VISION se integre con nuevas funciones de instrumentos y se expanda según sea necesario para navegar tareas múltiples de manera fluida.

Actualmente, la arquitectura de VISION está desarrollada y en fase de demostración activa en la línea de haz CMS. El objetivo del equipo es probarlo más con científicos de líneas de haz y usuarios, y finalmente llevar este compañero de IA virtual a otras líneas de haz. La colaboración entre CFN/NSLS-II es significativa; están recopilando retroalimentación para entender mejor las necesidades de los usuarios y apoyar su investigación.