Nueva York.- El Departamento de Energía de Estados Unidos ha ofrecido este martes más detalles sobre la Misión Génesis, en la que participa el subsecretario de Ciencia y Energía, Darío Gil, que ha anunciado una primera ronda de financiación de 293 millones de dólares (254 millones de euros) para abordar «desafíos nacionales».
La misión es una iniciativa que busca duplicar la productividad científica de Estados Unidos en una década combinando supercomputación e inteligencia artificial.
En el marco de la conferencia de desarrolladores GTC organizada por Nvidia en San José (California), Gil, de nacionalidad española, ha explicado que esta inversión inicial se enfocará en más de 20 retos estratégicos que abarcan desde la energía de fusión hasta la computación cuántica y la seguridad nacional.
«Lo que buscamos ahora es formar equipos que abarquen los laboratorios nacionales, el sector privado y las universidades», ha afirmado Gil durante una sesión junto a Ian Buck, vicepresidente de computación a hiperescala de Nvidia.
La Misión Génesis se presenta como una plataforma integrada que conectará los supercomputadores más potentes del mundo con sistemas de IA y bases de datos experimentales.
El objetivo es que la IA no solo asista, sino que acelere drásticamente el descubrimiento de nuevos fármacos y soluciones energéticas.
Gil ha comparado este esfuerzo con hitos históricos de la ciencia estadounidense: «Esto es como un momento Apolo. Es una transformación en la forma en que realizamos investigación y desarrollo».
En la conferencia de hoy, tanto Gil como Buck han subrayado la colaboración de años entre el Gobierno estadounidense y el gigante tecnológico Nvidia.
Según se ha detallado en la sesión, la tecnología CUDA y la infraestructura de computación acelerada de la compañía son piezas fundamentales para que los investigadores puedan manejar los flujos de trabajo masivos que requiere la ciencia moderna.
Buck ha remarcado que esta alianza permite a los científicos «utilizar el lenguaje de la IA para resolver problemas de física, química y biología que antes eran inabarcables».
Entre los casos de éxito citados sobresale la utilización de gemelos digitales y modelos de IA para predecir estructuras de proteínas y optimizar el diseño de reactores nucleares, reduciendo tiempos y costes operativos hasta en un 50 %.
El Departamento de Energía ha abierto un periodo de seis semanas para que consorcios de los sectores público y privado presenten sus propuestas de investigación.
«No es solo una historia del DOE; es una historia para todo el país», ha finalizado Gil en su charla, instando a la comunidad científica y tecnológica a participar en lo que ha definido como «la próxima frontera de la innovación».
