Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) presentó el pasado 25 de agosto Asta, un ecosistema de inteligencia artificial diseñado para acelerar la ciencia mediante agentes “agentic”: asistentes autónomos capaces de planificar y ejecutar tareas complejas.
Lejos de ser un simple chatbot, Asta se plantea como un compañero de investigación: ayuda a formular preguntas, organizar ideas, rastrear evidencias y distinguir entre lo ya consolidado en un campo y lo que aún es objeto de debate. Su finalidad es ofrecer herramientas confiables, comprensibles y verificables, de modo que puedan ser adoptadas sin reservas por la comunidad académica.
Un ecosistema pensado para la ciencia
El proyecto se apoya en tres pilares:
- Asta Agents: agentes que acompañan en procesos reales de investigación, desde la exploración bibliográfica hasta el análisis de resultados.
- AstaBench: un banco de pruebas que establece estándares transparentes y reproducibles para evaluar agentes de IA.
- Asta Resources: recursos abiertos (modelos, código, herramientas modulares) orientados a facilitar el desarrollo de asistentes adaptados a las necesidades de cada disciplina.
Funcionalidades útiles para la investigación académica
La primera versión de Asta incorpora tres herramientas con gran potencial para el trabajo universitario:
- Find Papers: motor de búsqueda que reformula consultas, sigue citas y explica la relevancia de cada texto. Ideal para explorar literatura más allá de los límites de los buscadores habituales.
- Summarize Literature: convierte preguntas en resúmenes estructurados con citas verificables, destacando consensos, controversias y vacíos de investigación.
- Analyze Data (beta): traduce preguntas en lenguaje natural en análisis estadísticos reproducibles, generando hipótesis y explicaciones claras. Una función pensada para hacer más accesible la investigación basada en datos.
Más información y acceso a la herramienta en asta.allen.ai.
Ejemplos prácticos de uso de Asta para investigadores
- Revisión bibliográfica para un artículo o proyecto: con Find Papers es posible explorar literatura reciente, seguir líneas de citas y recibir explicaciones de por qué un texto resulta relevante para la hipótesis planteada.
- Preparación de propuestas competitivas: Summarize Literature ayuda a identificar debates y vacíos de investigación, facilitando la redacción de justificaciones sólidas para proyectos nacionales o europeos.
- Investigación basada en datos: con Analyze Data (en fase beta), un profesor puede transformar una pregunta en un análisis reproducible, lo que resulta útil tanto en proyectos como en actividades docentes de carácter práctico.
Foto de Immo Wegmann en Unsplash