El Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE) ha puesto en marcha la iniciativa Genesis Open Models, un programa de modelos fundacionales de código abierto diseñado específicamente para acelerar el descubrimiento científico. Como primer socio industrial del proyecto, Arcee AI colaborará en el desarrollo de Genesis-Science-1, el primer modelo de pesos abiertos de esta nueva clase. El DOE también abrió un portal de contribuciones para universidades, laboratorios nacionales, empresas y organizaciones científicas, cuya primera ventana cierra el 14 de agosto de 2026.
Genesis Open Models se enmarca en la misión más amplia Genesis Mission, lanzada por orden ejecutiva en noviembre de 2025 y dirigida por el Subsecretario de Ciencia del DOE, Darío Gil. El objetivo declarado de esta misión nacional es duplicar la productividad y el impacto de la ciencia e ingeniería estadounidense en un plazo de diez años, conectando los 17 laboratorios nacionales del DOE, sus instalaciones de computación de clase líder y una red de socios industriales y académicos.
El primer modelo de la nueva clase, Genesis-Science-1, está siendo desarrollado en colaboración con Arcee AI, un laboratorio estadounidense especializado en modelos abiertos que cubre de extremo a extremo el ciclo de vida: preparación de datos, arquitectura, preentrenamiento, post-entrenamiento, evaluación y despliegue. Arcee cuenta con la familia Trinity, que abarca desde modelos compactos pensados para uso local hasta Trinity Large, un modelo disperso de tipo mixture-of-experts con 400.000 millones de parámetros. La elección de Arcee responde a su capacidad para crear modelos que desarrolladores, empresas e instituciones públicas puedan ejecutar y adaptar sobre infraestructura propia.
El programa busca contribuciones en dos vías diferenciadas. La primera, centrada en datos para la etapa de fundación, admite texto científico, código, documentación y colecciones técnicas estructuradas útiles para preentrenamiento, midtraining y extensión de contexto. La fecha límite de aplicación es el 14 de agosto de 2026, con entrega de materiales antes del 28 de agosto. La segunda vía, enfocada en datos y entornos de post-entrenamiento, incluye ejemplos de ajuste fino supervisado, entornos de flujo de trabajo completos, tareas de aprendizaje por refuerzo, evaluaciones retenidas, rúbricas, tests y verificadores, con plazo de solicitud hasta el 25 de agosto y entrega el 14 de septiembre. En ambos casos se prevén nuevas convocatorias cada tres meses, y las organizaciones podrán postular a ambas cuando las contribuciones sean distintas.
El proceso de selección contempla cinco filtros sucesivos: encaje científico, derechos y manejo de datos, preparación de expertos y evaluaciones, integración técnica y selección final del programa. Cada aplicante conservará el control sobre los términos de uso de sus materiales, ya que la fase de solicitud sólo recopila descripciones y metadatos, sin transferir contenido científico. Los colaboradores seleccionados recibirán acceso temprano a las evaluaciones a medida que avance el desarrollo y serán acreditados en el informe técnico y los materiales de lanzamiento.
La iniciativa busca deliberadamente flujos de trabajo poco representados en las evaluaciones estándar de inteligencia artificial, lo que implica una colaboración estrecha con los investigadores que ejecutan esas tareas en sus laboratorios. En sus áreas de interés prioritario figuran el descubrimiento de materiales, los sistemas energéticos, la modelización de sistemas terrestres, la fusión, la biología y la física de altas energías, entre otros dominios.
En conjunto, Genesis Open Models representa un esfuerzo federal por construir infraestructura compartida de IA para la ciencia, bajo los principios de ciencia abierta, reproducibilidad y responsabilidad algorítmica. Al liberar los pesos de los modelos y abrir un canal de contribuciones permanente, el DOE apuesta por un modelo de desarrollo colectivo que contraste con el creciente cierre de los modelos comerciales. El éxito de esta primera convocatoria, con Arcee como ancla industrial y el portal del Argonne National Laboratory como punto de entrada, será determinante para calibrar si la apuesta federal por la IA abierta para la ciencia logra consolidar un ecosistema capaz de sostener la ambiciosa meta de duplicar la productividad científica estadounidense en una década.