El sistema Co-Scientist de Google Deepmind ha evolucionado, ahora integrando un flujo de trabajo de investigación cerrado que permite a la inteligencia artificial planificar experimentos y escribir artículos científicos. Este avance se basa en los modelos Gemini y ha sido validado en tres disciplinas científicas, mostrando una autonomía creciente.
Desde su lanzamiento en febrero de 2025, Co-Scientist ha pasado de generar hipótesis a realizar experimentos y analizar resultados. En el campo de la ciencia de materiales, el sistema identificó un método más seguro para sintetizar un material 2D, generando recetas de crecimiento adaptadas al equipo del laboratorio tras 25 iteraciones con refinamiento humano. En otro experimento, se lograron sintetizar tres películas delgadas de semiconductores en un solo intento, reduciendo el tiempo de desarrollo de recetas de días a minutos gracias al uso de Gemini 3 Deep Think.
A pesar de estos logros, aún se requiere intervención humana para cargar muestras y materiales precursoras, y la confirmación definitiva de la estructura atómica del material sintetizado sigue pendiente. Co-Scientist opera en tres fases: ideación, experimentación y generación de artículos, con aplicaciones que van desde la síntesis de materiales guiada por humanos hasta el desarrollo autónomo de arquitecturas de inteligencia artificial.