El Gobierno de EE.UU. invertirá $5 mil millones usando IA para resolver enfermedades crónicas y acelerar el descubrimiento de fármacos
Quince agencias federales compartirán la financiación y tendrán acceso a supercomputadoras gubernamentales para ejecutar experimentos de IA sobre algunos de los problemas científicos más difíciles.

Puntos clave
- La administración Trump anunció $5 mil millones en fondos federales para investigación científica impulsada por IA el miércoles.
- Quince agencias del gobierno estadounidense recibirán una parte del dinero.
- Los objetivos incluyen identificar las causas raíz de las enfermedades crónicas, acelerar el descubrimiento de fármacos y desarrollar materiales de construcción más duraderos.
- Los científicos tendrán acceso a supercomputadoras del Departamento de Energía y conjuntos de datos especializados para ejecutar experimentos.
- La administración también planea redirigir la financiación de investigación hacia científicos individuales y proyectos de IA en lugar de universidades.
La administración Trump anunció el miércoles que Estados Unidos invertirá $5 mil millones utilizando inteligencia artificial, la tecnología detrás de herramientas como ChatGPT, para resolver algunos de los problemas científicos más difíciles. Quince agencias federales compartirán el dinero.
Michael Kratsios, asesor de tecnología del presidente Donald Trump, declaró a Reuters que los científicos participantes tendrán acceso a las supercomputadoras del Departamento de Energía, máquinas miles de veces más potentes que una computadora portátil típica, junto con herramientas de IA especializadas y conjuntos de datos, las grandes colecciones organizadas de datos de las que aprenden los sistemas de IA.
Los objetivos son ambiciosos: descubrir las causas reales de las enfermedades crónicas, encontrar nuevos medicamentos más rápido, desarrollar materiales de construcción más duraderos. Ejecutar experimentos en el mundo físico es lento y costoso. La IA puede analizar enormes cantidades de investigación existente, identificar patrones que los humanos pasarían por alto e indicar qué experimentos vale la pena intentar a continuación. Si se hace bien, esto podría reducir años del tiempo que tarda un nuevo tratamiento en llegar a los pacientes.
La industria privada ya está apostando fuertemente por la misma idea. Cuando cubrimos la decisión de Bristol Myers Squibb de abrir un nuevo clúster de supercomputadoras NVIDIA para cada investigador de la empresa el 22 de julio, subrayó cuánto espera la industria farmacéutica que el cómputo de IA se convierta en un insumo científico básico. Este programa federal extendería ese tipo de recursos a los laboratorios gubernamentales.
¿Qué significa esto para la gente común?
Los pacientes con enfermedades crónicas podrían ver mejores tratamientos llegar más rápido de lo que lo harían de otra manera. Esa es la ambición. Los grandes programas científicos del gobierno, sin embargo, habitualmente tardan una década o más en producir resultados que alguien fuera de un laboratorio pueda sentir, y la administración no ha detallado qué agencias reciben qué porciones de los $5 mil millones, ni en qué cronograma.
¿Deberían preocuparse los investigadores por el cambio de financiación?
La administración dice que quiere canalizar más dinero directamente a científicos individuales y proyectos enfocados en IA en lugar de hacerlo a través de universidades. Las universidades proporcionan laboratorios compartidos y personal de apoyo de los que depende la ciencia independiente, por lo que el cambio es genuinamente disruptivo. Cómo funcionaría el nuevo modelo en la práctica no ha sido explicado.
Lo que más importa aquí es la brecha entre la cifra principal y los detalles operativos. Cinco mil millones de dólares dirigidos al descubrimiento de fármacos es significativo, pero sin claridad sobre qué agencias reciben qué y cuándo, es más una declaración de intención que un programa. Esté atento a las asignaciones a nivel de agencia.
The Guardian AI fue el primero en reportar los detalles principales del anuncio.



