Un trabajo reciente liderado por Markus J. Buehler, investigador del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), explora esta posibilidad mediante SwarmWorld, un entorno en el que cientos de agentes de IA interactúan para resolver problemas científicos. Sin coordinador central ni funciones predefinidas, los agentes desarrollan espontáneamente distintos comportamientos, crean herramientas y reutilizan los resultados obtenidos por otros para desarrollar nuevas soluciones, haciendo posible una innovación acumulativa.
El enfoque apunta hacia una evolución de la IA aplicada a la ciencia: pasar de asistentes que apoyan a la investigación a sistemas capaces de explorar de forma autónoma amplios espacios de soluciones y construir sobre los descubrimientos realizados por otros agentes.
Aunque se trata todavía de un estudio aún no revisado por pares y los experimentos se realizan en entornos simulados, el trabajo plantea una dirección emergente: el potencial de la IA podría depender cada vez menos de las capacidades de un único modelo y más de cómo interactúan múltiples agentes, herramientas y entornos experimentales.
