Si trabajas en un laboratorio de biología estructural o en un grupo de genómica, quizá puedas dejar de pagar por el nivel más alto de uso de una herramienta de IA para tus proyectos. Google DeepMind ofrece sin coste ese acceso a 10 000 científicos en Google Antigravity, su plataforma de agentes para investigación.
10 000 plazas para el nivel de uso más alto
La oferta se enmarca en Gemini for Science, el paquete de herramientas de Google para investigación. Los científicos interesados deben solicitar el acceso. Google no detalla en su anuncio los criterios de selección ni el plazo de la convocatoria, así que conviene revisar la página de solicitud antes de contar con una plaza.
El nivel gratuito es el «highest usage tier», el de mayor volumen de uso de la plataforma. Para un laboratorio, el límite de consultas suele ser lo que decide si una herramienta sirve para un proyecto largo o solo para pruebas puntuales. Aquí se retira esa barrera para el grupo seleccionado.
Antes de seguir: llévate las herramientas y prompts listos para usar, GRATIS. Probados uno a uno y ordenadas por la tarea que quieres resolver: vídeo, imagen, voz, escribir, automatizar tu negocio, clientes, web. Es gratis y la lista crece cada semana.
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Se trata, conviene decirlo, de un programa promocional de Google. Es una oferta de la empresa, no un hecho consumado: el valor real dependerá de a quién se conceda y de cómo rinda en cada disciplina.
Agentes con fluidez en más de 30 bases de datos de ciencias de la vida
Antigravity se describe como una plataforma «agent-first», pensada para flujos de investigación complejos. Los agentes se personalizan con complementos, habilidades, subagentes y ganchos específicos de cada disciplina. El objetivo es que dominen desde el primer momento más de 30 grandes bases de datos de ciencias de la vida.
Entre ellas figuran el AlphaGenome Atlas, de 1 petabyte, UniProt, PubChem y ChEMBL. Son repositorios de referencia en genómica, proteínas y química farmacéutica. Que un agente los consulte de forma nativa ahorra el trabajo de escribir conectores y limpiar formatos antes de empezar a analizar.
AlphaGenome y AlphaFold Database, dentro del mismo espacio de trabajo
La plataforma permite consultar directamente los modelos de frontera de Google DeepMind y bases como AlphaGenome, AlphaFold Database y Atlas sin salir del entorno de trabajo. Según Google, esto sirve tanto para generar gráficos de Sashimi de alteración del empalme (splicing) como para condensar en minutos horas de análisis estructural manual.
Un ejemplo de uso: si estudias una variante genética sospechosa de alterar el empalme de un gen, puedes pedirle al agente que cruce la variante con AlphaGenome, genere el gráfico correspondiente y deje el script que lo produjo. No hace falta saltar entre herramientas ni copiar resultados a mano.
Renderizados 3D de PyMOL listos para publicar
Antigravity produce renderizados estructurales 3D en PyMOL «listos para publicación», scripts de análisis reproducibles y artefactos científicos verificables. Google subraya que están respaldados por evidencia y son legibles en cada paso.
Esa trazabilidad responde a una duda habitual con los agentes de IA: poder comprobar de dónde sale cada resultado. Un script reproducible permite que otro grupo repita el análisis, y eso pesa más en revisión por pares que una conclusión sin rastro.
Lo que ya hacen Cambridge, Duke y Rutgers con estas herramientas
Google acompaña el anuncio con casos de investigadores que usan sus herramientas. El laboratorio de Ben Luisi, en la Universidad de Cambridge, emplea un conjunto de herramientas de IA para atacar a la vez dos procesos bacterianos esenciales. La meta es combatir superbacterias sin provocar más resistencia a los antimicrobianos.
En la Universidad de Duke, el Wang Lab usó el modo Deep Think para optimizar los métodos de fabricación del crecimiento de cristales, un reto de ciencia de materiales aplicado a semiconductores 2D. Lisa Carbone, matemática de la Universidad de Rutgers, recurrió al mismo modo para revisar un artículo especializado de física de altas energías y álgebra de dimensión infinita, con el fin de detectar errores lógicos.
Anupam Pathak, responsable de I+D en la división de Plataformas y Dispositivos de Google, probó Deep Think para acelerar el diseño y prototipado de componentes físicos complejos. Son casos presentados por la propia empresa, no evaluaciones independientes.
Co-Scientist, Deep Research y Deep Think: el resto del paquete
Gemini for Science incluye más piezas. Co-Scientist se ha puesto en manos de científicos reales para ayudar a formular hipótesis nuevas. Gemini Deep Research funciona como asistente personal de investigación para ahorrar horas de trabajo. Deep Think combina conocimiento científico profundo con utilidad de ingeniería cotidiana.
También hay herramientas experimentales de ciencia en Google Labs, una colección de pruebas sobre el descubrimiento científico asistido por IA.
Qué debes comprobar antes de solicitar el acceso a Antigravity
Si vas a pedir una de las 10 000 plazas, estos puntos se desprenden de lo que Google publica:
Revisa si tu campo está cubierto. El soporte nativo se centra en más de 30 bases de datos de ciencias de la vida, como UniProt, PubChem y ChEMBL. Si trabajas en otra área, los casos de Rutgers y Duke indican que Deep Think se ha probado en matemáticas y materiales, pero fuera de Antigravity.
Comprueba la reproducibilidad. Google promete scripts reproducibles y artefactos verificables. Antes de apoyarte en un resultado para publicar, ejecuta el script por tu cuenta y confirma que da lo mismo.
El contexto
Averigua las condiciones. El anuncio no precisa cuánto dura el acceso gratuito ni qué ocurre después. Si planeas un proyecto de varios años, pregunta antes de integrar la plataforma en tu flujo de trabajo.
Qué implica para ti
Si investigas en ciencias de la vida, puedes solicitar sin coste el nivel más alto de Antigravity y probar si los agentes con acceso a AlphaGenome, AlphaFold Database y UniProt te ahorran horas de análisis. La inversión es el tiempo de la solicitud y de verificar los resultados.
Si dependes de presupuestos ajustados, el programa te evita pagar por el volumen de uso, pero sin garantías sobre su duración. Solicita el acceso desde la página de Gemini for Science y reserva un primer proyecto acotado para evaluar la herramienta.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
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Fuente original: ai.google
Esta pieza la ha redactado Iberia, el sistema de inteligencia artificial de LaPrensaIA, a partir de las fuentes citadas. Fermín Sánchez ha decidido publicarla y responde de ella. Cómo trabajamos.
Contenido elaborado con la asistencia tecnológica de IBERIA y supervisión editorial. Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico.
