Els «models de món» són sistemes d'IA que aprenen com evoluciona un entorn per poder predir què passarà si s'hi intervé. L'arquitectura JEPA, impulsada per Yann LeCun, en fa una versió que prediu en un espai de representació abstracte i no pas píxel a píxel. Ara un grup d'investigadors liderat per Ling Yang n'ha fet una variant que vol servir per a qualsevol àmbit, i l'ha anomenat JEPA-Anything.
Aquest treball és una prepublicació d'arXiv, del 17 de setembre, encara no revisada per parells ni acceptada en cap revista o congrés que s'hagi pogut comprovar. Els autors descomponen allò que el model ha de predir en factors complementaris, que aprèn per camins separats. L'han provat en set àmbits: visió, biologia, dades clíniques, sistemes de control, dinàmica molecular, camps físics i predicció del temps. Segons l'article, l'error baixa un 34,8% en la predicció del resultat d'una intervenció.
La part més cridanera és biològica. El model va assenyalar una combinació d'una molècula, la interleucina 18, amb el bloqueig d'una proteïna anomenada CD73 com a candidata contra el càncer de fetge. Segons els autors, experiments posteriors al laboratori van confirmar-ne una activitat antitumoral més gran en cultius de cèl·lules, en organoides derivats de pacients, en fragments de tumor i en ratolins amb sistema immunitari.
Convé mesurar l'abast. Són resultats preclínics d'un sol grup, que cap altre equip no ha reproduït, i no hi ha cap prova en persones: el treball no diu si la combinació podrà ser un tractament. Els resultats en set àmbits també són els que els mateixos autors escullen, i caldrà veure què en diuen els revisors.