La ciencia está entrando en su Era Agente ¡Presentamos el Mapa del Ecosistema de IA Científica! 🗺️ Hemos mapeado las herramientas, modelos y marcos agentes que impulsan el nuevo sustrato para la biología Construido para ayudar a fundadores, investigadores y creadores a navegar la explosión en la IA científica Desglosemos esto🧵

Los agentes de IA científica ya no son ciencia ficción 👾 Pueden: → Agregar investigaciones de SOTA → Formular hipótesis científicas → Diseñar y ejecutar experimentos Pero cada laboratorio está construyendo en silos. Por eso vemos una clara necesidad de añadir a lo que el mundo de la Ciencia Agente web2 está creando.

Con ese fin, está llegando la era de la 'inteligencia científica colectiva'. Desde la minería de literatura hasta la automatización de laboratorios, hemos mapeado las 5 capas clave que impulsan la IA científica y avanzan en el espacio de diseño biológico👇

1. Conocimiento y Fuentes de Datos Todo comienza con los datos. Los agentes científicos obtienen información de: • PubMed, Dataverse (artículos y datos académicos) • PDB, UniProt (proteínas) • ChEMBL, PubChem (química) • Reactome, Gene Ontology (vías) • AACT (ensayos clínicos) • @biorxivpreprint (preprints)

2. Capas de Orquestación Agente Estas herramientas dan vida al razonamiento. Ejemplos: • @ElizaEcoFund - marco de agente plug-and-play • ChemCrow - asistente de química • BioMCP / PubMedMCP - servidores de literatura • "Coscientist" - agente de laboratorio autónomo • @PrimeIntellect - infraestructura de agente modular

3. Modelos de Fundación y Dominio Los caballos de batalla de alto octanaje. Ejemplos: • AlphaFold 2 - predicción de estructuras • Evo 2 - modelado genómico (Instituto Arc) • Geneformer - expresión génica • ChemGPT - razonamiento químico • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - andamiajes de lenguaje

4. Ejecución de Experimentos y Simulaciones IA ejecutando experimentos. Los sistemas incluyen: • Opentrons - robots de laboratorio impulsados por API • INDRA - modelado mecanicista • Inferencia de PyMOL / AlphaFold • Simulación en la nube: OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR: integración temprana de EHR

5. Plataformas y Asistentes para Científicos Donde la IA se encuentra con los investigadores. • @GoogleAI Co-Científico - lluvia de ideas sobre hipótesis • @FutureHouseSF - Preguntas y respuestas, revisiones sistemáticas, planificación química • Consensus & Elicit - revisiones estructuradas de documentos • Biomni, Iris, Scite - agentes especializados en documentos • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - co-pilotos de investigación en IA

Juntos, estas herramientas forman una nueva pila de investigación: → Los modelos interpretan la biología → Los agentes orquestan el razonamiento → Las plataformas brindan asistencia → La robótica y la simulación cierran el ciclo

El Mapa del Ecosistema Científico de IA no es solo una lista de herramientas. Es un plano para bio/acc 🧪 De búsqueda → a síntesis De análisis → a acción De conocimiento estático → a sistemas que aprenden