Un ”sistema inteligente inorgánico”, programado mediante inteligencia artificial, ha llevado a cabo por primera vez en la historia un experimento de química de manera autónoma.
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Según los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (EE. UU.), el sistema aprendió por sí mismo sobre las reacciones químicas Suzuki y Sonogashira en solo unos minutos y completó el ensayo sin errores en el primer intento.
Los expertos, en un artículo publicado en la revista Nature, destacan las posibilidades de este tipo de sistemas para proporcionar descubrimientos revolucionarios, terapias innovadoras y nuevos materiales.
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Aunque no pueden prever exactamente estos avances, esperan que se abra un nuevo paradigma en la investigación a través de una colaboración sinérgica entre humanos y máquinas.
El sistema, conocido como Coscientist, ha sido desarrollado por Gabe Gomes, profesor asistente de Química e Ingeniería Química, junto con sus estudiantes de doctorado Daniil Boiko y Robert MacKnight.
Utiliza Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), que incluyen a GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic, para ejecutar diversos procesos experimentales mediante comandos simples y claros.
Coscientist puede ser solicitado por un científico para encontrar compuestos con propiedades específicas. El sistema analiza información en línea, sintetiza datos y prepara un programa experimental utilizando APIs (Interfaces de programación de aplicaciones).
Luego, los instrumentos robóticos del Laboratorio en la Nube de Carnegie Mellon llevan a cabo el experimento de manera más rápida, precisa y eficiente de lo que lo haría un ser humano por sí solo.
Entre sus habilidades, los investigadores demostraron que Coscientist puede planificar la síntesis química de compuestos, buscar información técnica, ejecutar comandos en laboratorios automatizados, controlar la manipulación de líquidos mediante instrumentos y resolver problemas de optimización.
El sistema fue instruido para llevar a cabo reacciones de Suzuki y Sonogashira, empleando paladio como catalizador en átomos de carbono en moléculas orgánicas. Tras investigar en Wikipedia y en repositorios académicos, en menos de cuatro minutos, generó un método procedimental.
Aunque cometió un error inicial, detectó y corrigió el problema sin intervención externa.
El uso de LLMs permite superar la necesidad de codificación en laboratorios automatizados. Según Gomes, esto permitiría a los científicos interactuar con plataformas autónomas utilizando un lenguaje natural, facilitando la participación de más personas en la ciencia.
Sin embargo, Gomes reconoce que la facilidad de uso de los LLMs también representa un riesgo. El equipo investigador analiza cómo su sistema podría representar peligros si se le obligara a producir sustancias peligrosas o productos químicos restringidos.
A pesar de los desafíos, Gomes enfatiza la responsabilidad de garantizar un uso ético y responsable de estas herramientas poderosas para seguir avanzando en la ciencia, al tiempo que se mitigan los riesgos asociados a un mal uso.