Robots móviles con inteligencia artificial se unen para abordar la síntesis química
Investigación química en modo turbo
Investigadores de la Universidad de Liverpool han desarrollado robots móviles impulsados por IA que pueden llevar a cabo investigaciones de síntesis química con una eficacia axtraordinaria.
Los robots móviles utilizan la lógica de la IA para realizar tareas exploratorias de investigación química.
University of Liverpool
En un estudio publicado en la revista Nature, los investigadores muestran cómo robots móviles que utilizan la lógica de la IA para tomar decisiones fueron capaces de 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 de la química exploratoria: realizar las reacciones, analizar los productos y decidir qué hacer a continuación basándose en los datos.
Los dos robots realizaron estas tareas de forma cooperativa mientras abordaban problemas en tres áreas distintas de la síntesis química: química de diversificación estructural (relevante para el descubrimiento de fármacos), química supramolecular huésped-huésped y síntesis fotoquímica.
Los resultados mostraron que, con la función de inteligencia artificial, los robots móviles tomaban decisiones iguales o similares a las de un investigador humano, pero en un tiempo mucho más rápido que el de un ser humano, que podría tardar horas.
El profesor Andrew Cooper, del Departamento de Química y Fábrica de Innovación de Materiales de la Universidad de Liverpool, que dirigió el proyecto, explicó: "La investigación en síntesis química lleva mucho tiempo y es cara, tanto en los experimentos físicos como en las decisiones sobre qué experimentos hacer a continuación.
"Cuando la gente piensa en robots y automatización química, tiende a pensar en mezclar soluciones, calentar reacciones, etcétera. Eso forma parte de ello, pero la toma de decisiones puede llevar al menos el mismo tiempo. Esto es especialmente cierto en el caso de la química exploratoria, en la que no se está seguro del resultado. Se trata de decisiones sutiles y contextuales sobre si algo es interesante o no, basadas en múltiples conjuntos de datos. Es una tarea que lleva mucho tiempo a 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 puede ensayar varias reacciones y decidir ampliar sólo las que den buenos rendimientos o productos interesantes. Esto es difícil para la IA, ya que la cuestión de si algo es "interesante" y merece la pena puede tener múltiples contextos, como la novedad del producto de reacción o el coste y la complejidad de la ruta sintética.
El Dr. Sriram Vijayakrishnan, antiguo estudiante de doctorado de la Universidad de Liverpool e investigador postdoctoral del Departamento de Química que dirigió el trabajo de síntesis, explicó: "Cuando hice el doctorado, muchas de las reacciones químicas las hacía a mano. A menudo, recopilar y calcular los datos analíticos llevaba tanto tiempo como preparar los experimentos. Este problema de análisis de datos se agrava aún más cuando se empieza a automatizar la química. Puedes acabar ahogado en datos".
"Lo abordamos aquí construyendo una lógica de IA para los robots. Esta procesa los 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, de modo que si el robot realiza el análisis a las 3:00 de la madrugada, a las 3:01 ya habrá decidido qué reacciones avanzar. En cambio, un químico podría tardar horas en analizar los mismos conjuntos de datos".
El profesor Cooper añadió: "Los robots tienen menos amplitud contextual que un investigador cualificado, así que, en su forma actual, no tendrán un momento "¡Eureka! Pero en las tareas que le hemos encomendado, la lógica de la IA ha tomado más o menos las mismas decisiones que un químico sintético en estos tres problemas químicos diferentes, y lo ha hecho en un abrir y cerrar de ojos". También hay muchas posibilidades de ampliar la comprensión contextual de la IA, por ejemplo utilizando grandes modelos lingüísticos para vincularla directamente a la literatura científica pertinente".
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 robóticos que podrían emplearse. Por tanto, este planteamiento podría ampliarse a los mayores laboratorios industriales.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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