Según la UNC, los laboratorios científicos de todas las disciplinas (química, bioquímica y ciencia de materiales) están al borde de una gran transformación a medida que la automatización robótica y la inteligencia artificial conducen a experimentos más rápidos y precisos en salud, energía y electrónica. como Los investigadores de Chapel Hill publicaron el artículo en “Convertir laboratorios científicos en fábricas de descubrimiento automatizadas”. Robótica científicaUna 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 Altrowitz, 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 los 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 descubrimiento. La automatización ofrece una solución. Los sistemas robóticos pueden realizar experimentos continuos sin fatiga humana, lo que acelera significativamente la investigación. Los robots no sólo realizan procedimientos experimentales precisos de manera más consistente que los humanos, sino que también reducen los riesgos de seguridad al manipular materiales peligrosos. 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 transformar nuestros laboratorios científicos cotidianos en ‘fábricas’ automatizadas que aceleran los descubrimientos, pero para hacerlo, necesitamos soluciones creativas que permitan a los investigadores y los robots colaborar en el mismo entorno de laboratorio. .James Cahoon. Coautor de la tesis y Catedrático 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 dispositivos y disciplinas, generando datos que los sistemas de inteligencia artificial puedan analizar para guiar futuros experimentos”.
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 secuenciación y el monitoreo.
- Automatización condicional (A3): Los robots gestionan todo el proceso experimental, aunque se requiere la intervención humana cuando ocurren eventos inesperados.
- Alta automatización (A4): Los robots realizan experimentos de forma independiente, configuran equipos y reaccionan de forma autónoma ante situaciones inusuales.
- Automatización total (A5): en esta etapa final, los robots y los sistemas de inteligencia artificial operan con total autonomía, incluido el autocuidado y la gestión de la seguridad.
Los niveles de automatización definidos por los investigadores se pueden utilizar para evaluar el progreso en el campo, establecer protocolos de seguridad apropiados y establecer objetivos para futuras investigaciones tanto en el ámbito científico como en la robótica. Aunque los niveles bajos de automatización son comunes hoy en día, lograr una automatización alta y completa es un desafío de investigación que requerirá robots que puedan trabajar en diferentes entornos de laboratorio, manejar tareas complejas e interactuar con humanos y otros sistemas de automatización.
La inteligencia artificial desempeña un papel clave a la hora de impulsar la automatización más allá de las tareas físicas. La IA puede analizar vastos conjuntos de datos generados a partir de experimentos, identificar patrones y sugerir nuevos compuestos o direcciones de investigación. La integración de la IA en los flujos de trabajo de los laboratorios 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 de diseño-fabricación-prueba-análisis (DMTA) puede ser completamente autónomo. La IA puede determinar qué experimentos realizar, realizar ajustes en tiempo real y mejorar continuamente los procesos 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 accidental de materiales peligrosos.
La transición a laboratorios automatizados presenta importantes desafíos técnicos y logísticos. Los laboratorios varían ampliamente en su configuración, desde laboratorios de proceso único hasta grandes instalaciones con varias salas. El desarrollo de sistemas de automatización flexibles que operen en diversos entornos requerirá robots móviles capaces de transportar objetos y realizar tareas en múltiples estaciones.
Igualmente importante es capacitar a los científicos para que trabajen con sistemas de automatización avanzados. Los investigadores no sólo necesitarán desarrollar experiencia en sus campos científicos para acelerar su investigación, sino también comprender las capacidades de los robots, la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Educar a la próxima generación de científicos junto 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. Ultrowitz. “Al automatizar las tareas rutinarias y acelerar los experimentos, existe un gran potencial para crear un entorno en el que los avances sean más rápidos, seguros y fiables que nunca”.
