Robots científicos automatizan miles de experimentos químicos

Investigadores de la Universidad de Newcastle (Australia) están trabajando con dos sistemas robóticos capaces de realizar miles de combinaciones químicas de forma automatizada, abriendo nuevas posibilidades en ámbitos como los materiales avanzados, los minerales críticos, el tratamiento de aguas y la fabricación.

Los equipos, instalados en el campus de Callaghan, pueden ejecutar experimentos de manera continua y utilizar técnicas de aprendizaje automático para identificar cuáles son las combinaciones más prometedoras y determinar qué experimentos conviene realizar a continuación. El objetivo es pasar de una experimentación química basada en pruebas individuales a un modelo de investigación de alto rendimiento y toma de decisiones basada en datos.

La iniciativa forma parte de una red estatal de seis plataformas de química habilitadas mediante IA y robótica, desarrollada por investigadores de varias universidades australianas. La infraestructura permitirá compartir capacidades y conocimientos entre centros, con aplicaciones especialmente relacionadas con la química medicinal, las formulaciones de partículas y líquidos, los materiales avanzados y la investigación de nuevos procesos. El proyecto cuenta con una financiación de 1,99 millones de dólares australianos del programa Australian Research Council LIEF.

Esta evolución se integra en el desarrollo de los denominados laboratorios autónomos o self-driving laboratories, que combinan experimentación robótica, análisis automatizado y algoritmos capaces de seleccionar nuevos experimentos a partir de los resultados obtenidos. Una investigación publicada este mes por científicos del Pacific Northwest National Laboratory ha demostrado, además, cómo sistemas multiagente de IA pueden generar y corregir protocolos para robots de manipulación de líquidos durante experimentos químicos complejos.

Para la industria química, estas tecnologías pueden reducir los tiempos necesarios para explorar formulaciones y materiales, aumentar la reproducibilidad y generar grandes volúmenes de datos experimentales. Su evolución apunta hacia una conexión cada vez mayor entre I+D, automatización, IA y desarrollo industrial, con potencial para acelerar la transición desde el descubrimiento en laboratorio hasta la optimización de nuevos procesos y productos.

Referencia: University of Newcastle: “Meet the robot scientists transforming research discovery”

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