OpenAI y DOE: IA para acelerar la ciencia energética

OpenAI y el Departamento de Energía (DOE) firman acuerdo para la Misión Genesis; usan supercomputación e IA para acelerar la fusión nuclear y nuevos materiales.

El progreso científico da forma a todo, desde la salud y la energía hasta la seguridad nacional y nuestra comprensión del universo. Si la IA puede ayudar a los investigadores a explorar más ideas, probar hipótesis más rápido y pasar de la percepción a los resultados validados más rápido, los beneficios se multiplican, tanto en disciplinas como en la sociedad.

OpenAI y el Departamento de Energía de EE.UU. (DOE) han firmado un memorando de entendimiento (MOU) para explorar oportunidades de colaboración adicional en inteligencia artificial y computación avanzada en apoyo de las iniciativas del DOE, incluida la Misión Genesis. Este trabajo forma parte de OpenAI for Science⁠, nuestro esfuerzo por ayudar a los científicos a acelerar el descubrimiento al combinar modelos de IA de vanguardia con herramientas, flujos de trabajo y la experiencia de entornos de investigación reales.

Este MOU se basa en el trabajo existente de OpenAI con los laboratorios nacionales del DOE, donde ya hemos implementado modelos de vanguardia en entornos de investigación reales y hemos colaborado directamente con científicos en problemas de gran impacto.

La Misión Genesis⁠(se abre en una nueva ventana) reúne al gobierno, los laboratorios nacionales y la industria para aplicar inteligencia artificial avanzada y computación con el fin de acelerar el descubrimiento científico. El MOU establece un marco para el intercambio de información y la coordinación, y crea un camino para que las partes discutan y desarrollen posibles acuerdos de seguimiento a medida que se desarrollan proyectos específicos. Hoy, OpenAI también envió recomendaciones detalladas⁠(se abre en una nueva ventana) a la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre cómo Estados Unidos puede fortalecer el liderazgo en ciencia y tecnología mediante la IA. Ese documento explica por qué consideramos el 2026 como un “Año de la Ciencia” y por qué el acceso a modelos de IA de vanguardia, recursos computacionales y entornos de investigación reales es crucial para acelerar el descubrimiento. El acuerdo con el Departamento de Energía refleja esa visión al ponerse en práctica.

Este anuncio sigue al evento de la Misión Génesis de hoy en la Casa Blanca, donde Kevin Weil, vicepresidente de OpenAI para Ciencia, se unió al DOE y otros colaboradores. 

“Nos entusiasma colaborar con el Departamento de Energía y contribuir a la Misión Génesis. Cuando la IA de vanguardia se une a la experiencia de los laboratorios nacionales, se abren nuevas formas de explorar ideas, probarlas más rápidamente y acelerar el progreso científico”.

Kevin Weil, vicepresidente de OpenAI para la ciencia

Un compromiso compartido para acelerar el descubrimiento

OpenAI y el Departamento de Energía comparten un enfoque en avanzar en la investigación básica y aplicada y en fortalecer el liderazgo de EE. UU. en IA y computación avanzada. Este memorando de entendimiento ofrece una manera estructurada para que OpenAI y el DOE intercambien conocimientos técnicos, coordinen actividades y exploren áreas de colaboración, como la energía de fusión, donde los laboratorios del DOE aportan instalaciones de primer nivel, herramientas de modelado y datos, lo que asegura que el trabajo de proyectos futuros esté claramente definido y regulado mediante acuerdos posteriores.

Para OpenAI, esto refleja cómo pensamos en desarrollar OpenAI para la ciencia. El progreso surge de trabajar codo a codo con los investigadores para entender dónde la IA ayuda de manera significativa, dónde falla y cómo puede integrarse de forma segura en los flujos de trabajo científicos reales. Ese trabajo depende de una colaboración estrecha con expertos en el dominio, acceso a infraestructura científica de primer nivel y una evaluación rigurosa en los entornos donde realmente ocurre la ciencia. El MOU crea un espacio para ese tipo de colaboración, mientras preserva el rigor y la responsabilidad necesarios para un uso científico responsable.

Desarrollando una creciente asociación con los laboratorios nacionales del DOE

Durante el último año, colaboramos estrechamente con científicos de todo el sistema de laboratorios nacionales del DOE para comprender dónde los modelos de vanguardia son útiles, dónde fallan y qué se necesita para integrarlos en entornos de investigación reales.

Colocar modelos de vanguardia en manos de científicos

Junto con los laboratorios nacionales del DOE, organizamos 1,000 Scientist AI Jam Session⁠, un evento sin precedentes en nueve laboratorios donde más de 1000 científicos utilizaron modelos de IA de vanguardia para probar problemas específicos de dominio, evaluar las respuestas de los modelos y proporcionar comentarios estructurados para informar el desarrollo futuro del sistema. Este modelo de colaboración permite a los investigadores poner a prueba la IA en problemas importantes de su trabajo y ayudar a moldear cómo evolucionan estas herramientas. 

Despliegue de modelos de vanguardia en supercomputadoras de laboratorios nacionales

Colaboramos con los laboratorios de la Administración Nacional de Seguridad Nuclear (NNSA)⁠, incluidos el Laboratorio Nacional de Los Álamos, el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore y los Laboratorios Nacionales Sandia, para apoyar la investigación científica y técnica. Como parte de este trabajo, OpenAI ha desplegado modelos de razonamiento avanzados en la supercomputadora Venado en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, donde funciona como un recurso compartido para investigadores de los laboratorios de la NNSA. Esta colaboración se enfoca en aplicar modelos de IA de vanguardia en entornos de computación de alto rendimiento para respaldar desafíos complejos en la investigación científica y nacional.

Medir las capacidades de la biociencia en entornos realistas

También nos asociamos con Los Alamos National Laboratory⁠ para desarrollar evaluaciones que estudien cómo los sistemas de IA multimodal pueden ser utilizados de manera segura por científicos en entornos de laboratorio. Ese trabajo está diseñado para ir más allá de las evaluaciones puramente textuales y hacia mediciones más realistas de cómo los modelos pueden influir en los resultados en dominios de alta importancia, fundamentado en la supervisión de expertos, un diseño de estudio cuidadoso y un claro compromiso con la reducción de riesgos.

Cómo OpenAI para Science encaja en esta colaboración

Nuestro objetivo con OpenAI para la Ciencia es acelerar la ciencia: ayudar a los investigadores a explorar más ideas, probar hipótesis más rápidamente y descubrir conocimientos que de otro modo llevarían un tiempo considerable. Abordamos ese objetivo con dos creencias que se complementan:

• Las herramientas científicas son importantes. Los motores de simulación, los flujos de análisis, las bases de datos de dominio y la computación de alto rendimiento son esenciales para la precisión y el rendimiento.
• El razonamiento de vanguardia importa. A medida que los modelos escalan y mejoran, pueden respaldar cada vez más el trabajo conceptual: conectando ideas entre distintas disciplinas, explorando amplias fuentes bibliográficas más allá de la búsqueda por palabras clave, proponiendo mecanismos y sometiendo a prueba las hipótesis.

Los laboratorios nacionales del DOE están posicionados de manera única en la intersección de estas dos creencias: operan algunas de las infraestructuras científicas más sofisticadas del mundo y reúnen a expertos que trabajan en problemas donde un mejor razonamiento y una mejor computación pueden traducirse directamente en avances científicos y beneficios para la sociedad.

¿Qué sigue?

El descubrimiento científico siempre ha avanzado más rápido cuando grandes herramientas se combinan con grandes científicos. Creemos que la IA de vanguardia, desarrollada en estrecha colaboración con la comunidad científica, puede convertirse en un nuevo tipo de instrumento científico: uno que amplíe lo que los investigadores pueden explorar, mejore la velocidad de iteración y ayude a convertir los datos en impacto. Nos enorgullece trabajar junto al DOE y los laboratorios nacionales mientras avanzamos hacia ese futuro.