Los laboratorios científicos de todas las disciplinas (química, bioquímica y ciencia de materiales) están al borde de una transformación radical a medida que la automatización robótica y la inteligencia synthetic conducen a experimentos más rápidos y precisos que desbloquean avances en campos como la salud, la energía y la electrónica, según la UNC- Investigadores de Chapel Hill en el artículo “Reworking Science Labs into Automated Factories of Discovery”, publicado en Robótica científicala revista que cubre la investigación en robótica.
“Hoy en día, el desarrollo de nuevas moléculas, materiales y sistemas químicos requiere un esfuerzo humano intensivo”, afirmó el Dr. Ron Alterovitz, autor principal del artículo y Profesor Distinguido Lawrence Grossberg en el Departamento de Ciencias de la Computación. “Los científicos deben diseñar experimentos, sintetizar materiales, analizar resultados y repetir el proceso hasta lograr las propiedades deseadas”.
Este enfoque de prueba y error requiere mucho tiempo y trabajo, lo que ralentiza el ritmo del descubrimiento. La automatización ofrece una solución. Los sistemas robóticos pueden realizar experimentos de forma continua sin fatiga humana, lo que acelera significativamente la investigación. Los robots no sólo ejecutan pasos experimentales precisos con mayor consistencia que los humanos, sino que también reducen los riesgos de seguridad al manipular sustancias peligrosas. Al automatizar tareas rutinarias, los científicos pueden centrarse en cuestiones de investigación de mayor nivel, allanando el camino para avances más rápidos en medicina, energía y sostenibilidad.
“La robótica tiene el potencial de convertir nuestros laboratorios científicos cotidianos en ‘fábricas’ automatizadas que aceleren los descubrimientos, pero para hacerlo, necesitamos soluciones creativas que permitan a los investigadores y los robots colaborar en el mismo entorno de laboratorio”, afirmó el Dr. James Cahoon, un coautor del artículo y presidente del Departamento de Química. “Con un desarrollo continuo, esperamos que la robótica y la automatización mejoren la velocidad, la precisión y la reproducibilidad de los experimentos en diversos instrumentos y disciplinas, generando datos que los sistemas de inteligencia synthetic puedan analizar para guiar la experimentación futura”.
Los investigadores definieron cinco niveles de automatización de laboratorio para ilustrar cómo puede evolucionar la automatización en los laboratorios científicos:
- Automatización asistida (A1): en este nivel, las tareas individuales, como la manipulación de líquidos, están automatizadas, mientras que los humanos se encargan de la mayor parte del trabajo.
- Automatización parcial (A2): los robots realizan múltiples pasos secuenciales, y los humanos son responsables de la configuración y la supervisión.
- Automatización condicional (A3): los robots gestionan procesos experimentales completos, aunque se requiere intervención humana cuando surgen eventos inesperados.
- Alta automatización (A4): los robots ejecutan experimentos de forma independiente, configuran equipos y reaccionan ante condiciones inusuales de forma autónoma.
- Automatización complete (A5): en esta etapa remaining, los robots y los sistemas de IA operan con complete autonomía, incluido el automantenimiento y la gestión de la seguridad.
Los niveles de automatización definidos por los investigadores se pueden utilizar para evaluar el progreso en el campo, ayudar a establecer protocolos de seguridad adecuados y establecer objetivos para futuras investigaciones tanto en el ámbito científico como en la robótica. Aunque hoy en día son comunes niveles más bajos de automatización, lograr una automatización alta y completa es un desafío de investigación que requerirá robots capaces de operar en diferentes entornos de laboratorio, manejar tareas complejas e interactuar con humanos y otros sistemas de automatización sin problemas.
La inteligencia synthetic desempeña un papel clave en el avance de la automatización más allá de las tareas físicas. La IA puede analizar vastos conjuntos de datos generados por experimentos, identificar patrones y sugerir nuevos compuestos o direcciones de investigación. La integración de la IA en el flujo de trabajo del laboratorio permitirá a los laboratorios automatizar todo el ciclo de investigación, desde el diseño de experimentos hasta la síntesis de materiales y el análisis de resultados.
En los laboratorios impulsados por IA, el ciclo tradicional Diseño-Creación-Prueba-Analizar (DMTA) puede volverse completamente autónomo. La IA podría determinar qué experimentos realizar, realizar ajustes en tiempo actual y mejorar continuamente el proceso de investigación. Si bien los sistemas de IA han demostrado un éxito temprano en tareas como predecir reacciones químicas y optimizar rutas de síntesis, los investigadores advierten que la IA debe ser monitoreada cuidadosamente para evitar riesgos, como la creación unintended de materiales peligrosos.
La transición a laboratorios automatizados presenta importantes desafíos técnicos y logísticos. Los laboratorios difieren ampliamente en sus configuraciones, desde laboratorios de proceso único hasta grandes instalaciones con varias salas. El desarrollo de sistemas de automatización flexibles que funcionen en diversos entornos requerirá robots móviles capaces de transportar artículos y realizar tareas en múltiples estaciones.
Es igualmente importante capacitar a los científicos para que trabajen con sistemas de automatización avanzados. Los investigadores no sólo necesitarán desarrollar experiencia en sus campos científicos, sino también comprender las capacidades de los robots, la ciencia de datos y la inteligencia synthetic para acelerar su investigación. Educar a la próxima generación de científicos para que colaboren con ingenieros e informáticos será esencial para aprovechar todo el potencial de los laboratorios automatizados.
“La integración de la robótica y la IA está preparada para revolucionar los laboratorios científicos”, afirmó Angelos Angelopoulos, coautor del artículo y asistente de investigación en el Grupo de Robótica Computacional del Dr. Alterovitz. “Al automatizar las tareas rutinarias y acelerar la experimentación, existe un gran potencial para crear un entorno en el que los avances se produzcan de forma más rápida, segura y fiable que nunca”.
