Investigadores de la Universidad de Liverpool han desarrollado robots móviles impulsados por inteligencia synthetic que pueden llevar a cabo investigaciones de síntesis química con una eficiencia extraordinaria.
En un estudio publicado en la revista Naturalezalos investigadores muestran cómo los robots móviles que utilizan la lógica de la IA para tomar decisiones pudieron realizar tareas de investigación química exploratoria al mismo nivel que los humanos, pero mucho más rápido.
Los robots móviles de 1,75 metros de altura fueron diseñados por el equipo de Liverpool para abordar tres problemas principales en química exploratoria: realizar las reacciones, analizar los productos y decidir qué hacer a continuación en función de los datos.
Los dos robots realizaron estas tareas de manera cooperativa mientras abordaban problemas en tres áreas diferentes de la síntesis química: química de diversificación estructural (relevante para el descubrimiento de fármacos), química supramolecular huésped-huésped y síntesis fotoquímica.
Los resultados encontraron que con la función de IA los robots móviles tomaban decisiones iguales o similares a las de un investigador humano, pero estas decisiones se tomaban en una escala de tiempo mucho más rápida que un humano, lo que podía llevar horas.
El profesor Andrew Cooper del Departamento de Química y Fábrica de Innovación de Materiales de la Universidad de Liverpool, quien dirigió el proyecto, explicó:
“La investigación de síntesis química requiere mucho tiempo y es costosa, tanto en los experimentos físicos como en las decisiones sobre qué experimentos hacer a continuación, por lo que el uso de robots inteligentes proporciona una manera de acelerar este proceso.
“Cuando la gente piensa en robots y automatización química, tiende a pensar en mezclar soluciones, calentar reacciones, and so forth. Eso es parte del asunto, pero la toma de decisiones puede llevar al menos el mismo tiempo. Esto es particularmente cierto en el caso de la química exploratoria. donde no estás seguro del resultado. Implica decisiones sutiles y contextuales sobre si algo es interesante o no, basadas en múltiples conjuntos de datos. Es una tarea que requiere mucho tiempo para los químicos investigadores, pero un problema difícil para la IA”.
La toma de decisiones es un problema clave en la química exploratoria. Por ejemplo, un investigador podría ejecutar varias reacciones de prueba y luego decidir ampliar solo aquellas que den buenos rendimientos de reacción o productos interesantes. Esto es difícil para la IA, ya que la cuestión de si algo es “interesante” y vale la pena perseguirlo puede tener múltiples contextos, como la novedad del producto de la reacción o el costo y la complejidad de la ruta sintética.
El Dr. Sriram Vijayakrishnan, ex estudiante de doctorado de la Universidad de Liverpool e investigador postdoctoral del Departamento de Química que dirigió el trabajo de síntesis, explicó: “Cuando hice mi doctorado, hice muchas de las reacciones químicas a mano. A menudo, recolectando y calculando “Obtener los datos analíticos tomó tanto tiempo como configurar los experimentos. Este problema de análisis de datos se vuelve aún más grave cuando comienzas a automatizar la química. Puedes terminar ahogándote en datos”.
“Abordamos esto aquí construyendo una lógica de IA para los robots. Esto procesa conjuntos de datos analíticos para tomar una decisión autónoma, por ejemplo, si se debe pasar al siguiente paso de la reacción. Esta decisión es básicamente instantánea, por lo que si el robotic no “
El profesor Cooper añadió: “Los robots tienen menos amplitud contextual que un investigador capacitado, por lo que en su forma precise no tendrán un momento “¡Eureka!”. Pero para las tareas que le asignamos aquí, la lógica de la IA hizo más o menos Las mismas decisiones que un químico sintético en estos tres problemas químicos diferentes, y toma estas decisiones en un abrir y cerrar de ojos. También hay un gran margen para ampliar la comprensión contextual de la IA, por ejemplo, mediante el uso de grandes modelos de lenguaje para vincularla. directamente a la literatura científica relevante.”
En el futuro, el equipo de Liverpool quiere utilizar esta tecnología para descubrir reacciones químicas relevantes para la síntesis de fármacos, así como nuevos materiales para aplicaciones como la captura de dióxido de carbono.
En este estudio se utilizaron dos robots móviles, pero no hay límite para el tamaño de los equipos de robots que podrían usarse. Por lo tanto, este enfoque podría ampliarse a los laboratorios industriales más grandes.
