Herramienta de descubrimiento molecular de IBM Research • Liberar el poder de la IA generativa para los científicos de laboratorios moleculares

En los primeros meses de 2022, IBM Research disponía de un valioso activo: una selección de modelos de IA patentados que podían acelerar los descubrimientos moleculares. Estos modelos eran tecnológicamente avanzados, pero solo se podía interactuar con ellos en forma de código, lo que no era especialmente fácil de usar para los científicos de laboratorio que carecían de conocimientos de codificación. Con el fin de colmar esta laguna, IBM Research nos encargó la creación de una interfaz intuitiva que permitiera a estos científicos aprovechar los modelos de IA de forma eficaz, facilitando así la creación de nuevas moléculas que permitieran encontrar fármacos para enfermedades, materiales sostenibles y mucho más. El objetivo no era sólo hacer accesibles los modelos, sino garantizar su perfecta integración en el proceso científico existente.

Para poner en marcha la estrategia experiencial, iniciamos una exploración en profundidad de la cultura de los científicos mediante entrevistas y talleres. Durante este proceso, identificamos tres principios fundamentales que servirían de base a nuestro enfoque: flexibilidad, juego y colaboración. Reconocimos que cada científico tenía un enfoque único para resolver problemas, apreciábamos la importancia de la diversión y la exploración en su trabajo y llegamos a conocer las dificultades a las que se enfrentaban en las colaboraciones.

Con estos conocimientos, nos propusimos diseñar una herramienta SaaS que acelerara las tareas que consumen mucho tiempo en procesos multifuncionales más pequeños, utilizando un sistema basado en nodos que evocara el juego de construir con bloques de Lego. También nos inspiramos en los éxitos de las plataformas de diseño colaborativo existentes, que integraban ambos enfoques del proceso científico. Permitía a los científicos construir en colaboración hipótesis innovadoras para nuevos descubrimientos moleculares utilizando la IA e interactuar con los resultados de forma flexible.

Tras la fase de diseño, empezamos a elaborar la prueba de concepto, creada conjuntamente por IBM Research y Experience.Monks. El producto requirió una profunda inmersión en la comprensión del marco de backend de IBM, que posteriormente guió el diseño de una API a medida. Garantizamos una integración perfecta con otras ofertas de IBM, al tiempo que atendíamos las necesidades del frontend y abordábamos de forma proactiva los posibles problemas técnicos. El SDK JavaScript personalizado para la API permite ahora al equipo de IBM desplegarla en otras aplicaciones de IBM Research.

Al rediseñar el proceso de investigación en torno a comportamientos creativos, nuestra plataforma puso la IA generativa al alcance de los científicos y reimaginó el descubrimiento acelerado.