No son humanos, ni laboratorios físicos, son bioagentes: programas autónomos de inteligencia artificial diseñados para pensar, leer literatura científica, generar hipótesis y hasta diseñar experimentos.
Este es el futuro que propone el ultimo hackathon de Bio Protocol, un proyecto que está dando forma a un nuevo enfoque llamado ciencia agéntica. Su idea es simple pero ambiciosa, usar el poder de la computación global —la misma infraestructura que permite entrenar modelos de IA como ChatGPT o AlphaFold— para hacer ciencia de forma autónoma, colaborativa y descentralizada.
En términos sencillos, es el uso de agentes inteligentes —es decir, programas de software con cierto grado de autonomía y capacidad de razonamiento— para realizar tareas científicas. Estos bioagentes no reemplazan a los científicos, pero los ayudan a escalar su trabajo: pueden leer miles de papers, identificar patrones, formular hipótesis y proponer experimentos en cuestión de minutos.
Cada uno de estos agentes puede recibir tareas de organizaciones descentralizadas conocidas como BioDAOs (Organizaciones Autónomas Descentralizadas enfocadas en biociencia). La idea es que los agentes trabajen en paralelo, como una red global de asistentes científicos, todos conectados al marco tecnológico llamado Eliza.
Este marco, de código abierto y uso libre, funciona como un sistema operativo para agentes de IA, diseñado para crear, implementar y gestionar agentes autónomos. Desarrollado en TypeScript, Eliza ofrece una plataforma flexible y escalable para el desarrollo de agentes inteligentes. Permite que interactúen a través de múltiples plataformas (como Discord, X, Telegram, entre otras) y soporta diversos modelos de lenguaje (Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama, etc.). Además, se destaca por su arquitectura multi-agente, que permite gestionar múltiples personalidades de IA simultáneamente, y sus capacidades avanzadas de procesamiento de medios, incluyendo PDF, URL, transcripción de audio, procesamiento de video y análisis de imágenes.
El proceso científico tradicional, aunque riguroso, también es lento y está lleno de obstáculos burocráticos. Durante una charla con Paul Kos, CEO de Bio Protocol, se expuso un ejemplo claro: un proyecto de investigación sobre Alzheimer financiado por DAOs como Cerebrum y Vita lleva meses esperando avanzar, no por falta de dinero, sino por barreras legales y administrativas.
La transferencia de tecnología desde universidades, la aprobación de experimentos y la publicación de resultados suelen tardar años.
Además, muchos científicos enfrentan retrasos de hasta 2 años para obtener subvenciones, falta de visibilidad sobre investigaciones similares y una desconexión entre lo que se publica y lo que realmente está ocurriendo en tiempo real en la ciencia.
La ciencia agéntica busca eliminar estos cuellos de botella mediante herramientas abiertas, IA avanzada y mecanismos de gobernanza descentralizados.
Para acelerar esta visión, Bio Protocol está organizando un hackathon global, un evento colaborativo donde desarrolladores, científicos y expertos en blockchain trabajan juntos para crear herramientas que conecten el mundo científico con estos nuevos agentes.
Uno de los desarrollos centrales es el plugin de biogente, una herramienta que convierte artículos científicos en grafos de conocimiento que permiten visualizar de manera estructurada las relaciones entre conceptos, hipótesis, experimentos y resultados. Así, en lugar de leer 50 papers, un agente (o un científico) puede navegar un grafo que resume toda esa información de forma conectada y comprensible.
Además, los participantes del hackathon crearán nuevos plugins para que los agentes puedan interactuar con laboratorios en la nube, analizar resultados experimentales, e incluso publicar sus hallazgos en blockchain, haciendo que el conocimiento científico sea más abierto, trazable y resistente a la censura.
La visión a largo plazo de Bio Protocol es crear una flota de un millón de bioagentes, funcionando sobre una infraestructura de cómputo distribuido. Estos agentes podrían ser incentivados mediante tecnologías de blockchain, como el uso de tokens para recompensar a quienes contribuyen con datos, conocimiento o poder de cómputo.
En lugar de depender exclusivamente de grandes corporaciones o universidades, la ciencia podría avanzar desde comunidades distribuidas y autónomas, que operan sin permisos, pero con altos estándares de transparencia y validación.
Es como crear un "AlphaFold descentralizado", pero abierto a todos.
Este enfoque no busca reemplazar la academia o la industria, sino complementarlas con nuevas herramientas en un entorno donde los avances científicos pueden tomar décadas y muchos estudios valiosos no reciben la atención que merecen, la ciencia agéntica promete algo distinto: acelerar cada paso del proceso, desde la lectura de literatura científica hasta la validación de hipótesis, y hacerlo de forma abierta, escalable y sin las limitaciones de las instituciones tradicionales.
En palabras simples, se trata de poner a la inteligencia artificial al servicio de la biología, pero no como un asistente más, sino como un co-investigador autónomo. Si esta visión se concreta, podríamos estar ante un cambio radical en la forma en que se hace ciencia.
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