La nueva inteligencia artificial que ya está reemplazando a científicos en el laboratorio

El laboratorio A-Lab, en la universidad de Berkeley, en EEUU, está funcionando las 24 horas del día para probar y producir nuevos materiales que hagan paneles solares más eficientes o baterías que no usen los preciados y escasos metales raros. Su capacidad investigadora es hasta 100 veces mayor que la de otros laboratorios similares, pero para conseguir estos sorprendentes resultados no necesitan tener científicos trabajando en turnos para cubrir una jornada entera, el grueso de la investigación lo hacen brazos robóticos controlados por una inteligencia artificial sin apenas supervisión humana.

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Los científicos llevan tiempo usando el enorme poder computacional de los nuevos ordenadores para descubrir miles de materiales novedosos que prometen mejorar nuestras capacidades tecnológicas. Sin embargo, hacer que esos materiales salgan del plano teórico y se hagan realidad es un proceso lento y costoso que la mayoría de los investigadores no se pueden permitir. Todos estos experimentos requieren de humanos que realicen las mediciones, analicen los datos obtenidos y decidan sobre los próximos pasos a seguir, una tarea que requiere tiempo, personal cualificado y recursos.

El A-Lab, creado por un equipo de investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) del Departamento de Energía, quiere cambiar esta dinámica usando la robótica y la IA. Su laboratorio, aseguran, es capaz de procesar entre 50 y 100 veces más muestras al día que un ser humano y utilizar la inteligencia artificial para identificar rápidamente qué camino es el más prometedor.

El A-Lab, dicen sus creadores, podría ayudar a identificar y acelerar la creación de materiales para varias áreas de investigación, como las células solares, las pilas de combustible y otras tecnologías de energía limpia. "Nuestra visión es utilizar la IA para descubrir los materiales del futuro", afirma Yan Zeng, investigadora que dirige el A-Lab. La "A" de A-Lab no significa nada y significa muchas cosas. Los investigadores aseguran que esta letra es deliberadamente ambigua, y que entre otras cosas significa inteligencia artificial (IA), automatizado, acelerado o abstraído.

Cómo funciona

El equipo asegura que el sistema está diseñado para que la toma de decisiones se realice sin interferencia humana. Los investigadores participan en el inicio del proceso, seleccionando con la ayuda de la IA un material objetivo que se va a sintetizar. Después un brazo robótico pesa y mezcla los ingredientes necesarios para crearlo.

En el caso de que quisiera hacer una nueva aleación de metal, el brazo robótico puede unir varios metales y sus óxidos en forma de polvo y mezclarlos en un disolvente para distribuirlos uniformemente. A continuación, el robot envía el recipiente con la mezcla a un horno que puede alcanzar los 1.200 grados Celsius y en el cual se pueden inyectar los gases necesarios.

Una vez creado el material, otro brazo robótico se encarga de recuperarlo y lo pasa a un difractómetro de rayos X y a un microscopio electrónico para su análisis. Los datos obtenidos se envían a la inteligencia artificial que estudia el material obtenido y repite rápidamente el proceso si no ha conseguido exactamente el resultado deseado.

Mientras la IA y los robots trabajan, los investigadores humanos pueden vigilar el proceso a través de un sistema de vídeo y de las alertas emitidas por el dispositivo. Esto les permite supervisar la evolución de las investigaciones mientras dedican su tiempo a diseñar nuevos experimentos.

"Necesitamos soluciones materiales para cosas como la crisis climática que podamos construir e implantar ya, porque no podemos esperar; por eso intentamos romper este ciclo tan lento con máquinas que se corrijan solas", afirma Gerd Ceder, investigador principal de A-Lab. "Lo importante no es trabajar en paralelo, sino iterar rápidamente, como hacen los científicos. Queremos que el sistema pruebe algo, analice los datos y decida qué hacer a continuación para acercarse al objetivo".

La ciencia como cadena de montaje

Desde su puesta en marcha en febrero de este año, A-Lab ya ha sintetizado varios materiales nuevos. Los investigadores siguen perfeccionando el sistema y añadiendo nuevas funciones. El siguiente paso es que amplíe aún más su autonomía y pueda reponer suministros y cambiar precursores de las reacciones y mezclar y calentar líquidos en el proceso.

"Algunas personas podrían comparar nuestro sistema con la producción industrial, donde la automatización se utiliza desde hace mucho tiempo", afirma Zeng. "Lo que me parece interesante es que nos hemos adaptado a un entorno de investigación en el que nunca conocemos el resultado hasta que se produce el material. Todo el sistema es adaptable, por lo que puede funcionar en un entorno de investigación cambiante, en lugar de hacer siempre lo mismo".

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Ante la eterna pregunta de si esta inteligencia artificial mandará al paro a los científicos, la respuesta es que posiblemente. Aunque no afectaría tanto a los científicos, por ahora, sino más bien a los técnicos de laboratorio que se encargan de realizar las labores más mecánicas. Con el uso del A-Lab los investigadores podrían obtener resultados más rápidamente y utilizar estos descubrimientos para ampliar y profundizar en el conocimiento de los materiales.

"Puedes imaginarte la potencia de un laboratorio que, de forma autónoma, parte de predicciones, solicita datos y cálculos para obtener la información que necesita y, a continuación, procede", explica Zeng. "A medida que A-Lab pruebe materiales, iremos conociendo el desfase entre nuestros cálculos y la realidad. Eso no sólo nos dará un puñado de nuevos materiales útiles, sino que también entrenará nuestros modelos para hacer mejores predicciones que puedan guiar la ciencia del futuro".