El concepto de automatización nos hace pensar primero en fábricas o en autos, antes que en laboratorios científicos o médicos. Lo cierto es que la robótica ha permitido llevar a cabo cambios notables en estos espacios experimentales en los últimos años.

Es así como la imagen del científico de bata blanca mirando a trasluz una probeta está cerca de quedar atrás... En un futuro no tan lejano será la inteligencia artificial (IA) la que realizará este proceso, analizará los resultados, formulará hipótesis y dará órdenes a los robots del laboratorio de iniciar nuevos procesos.

Para muestra, la idea de Jill Becker, doctora en química y CEO de una pequeña startup denominada Kebotix (Cambridge, Massachusetts), que ha construido “la empresa de materiales del siglo XXI”. ¿Cómo es una empresa así? Se resume en un laboratorio que bulle de actividad, con un incesante ritmo de realización de experimentos, pero que solo cuenta con unos pocos humanos, relegados a tareas de supervisión.

“El modo en que los científicos desarrollan nuevos materiales no ha evolucionado desde el siglo XVIII, lo que aumenta considerablemente los riesgos a la hora de hacer frente al cambio climático, a las bacterias resistentes a los antibióticos, a la contaminación del agua y al resto de problemas urgentes a los que el mundo se enfrenta hoy”, explica Becker.

Kebotix recurre a varios métodos de aprendizaje automático para generar nuevos químicos: usa modelos 3-D de moléculas con propiedades conocidas para alimentar a una red neuronal capaz de aprender representaciones estadísticas de dichas propiedades, y de generar después nuevos ejemplos capaz de ajustarse a las propiedades deseadas. En paralelo, otra red neuronal detecta los diseños demasiado alejados del original para descartarlos. Finalmente, los diseños que pasan ese filtro pasan a ser probados por los robots autónomos. Los resultados de dichos experimentos pasan a alimentar a la IA para seguir optimizando el proceso.

Otra startup decidida a revolucionar el ámbito de los laboratorios (cambiando ahora la ciencia de materiales por la genética) mediante software y robots capaces de automatizar tareas rutinarias es la californiana Transcriptic. Gracias a los servicios que ofrece, un investigador puede, desde cualquier lugar del mundo, darse de alta, escribir un código para que los laboratorios automatizados de Transcriptic ejecuten los experimentos que desea y esperar unas horas para recibir de manera remota los resultados. En definitiva, un Amazon Web Services para experimentos científicos.

Aunque este cambio suponga dejar atrás al científico, o por lo menos a muchos de ellos, la introducción de la IA en el ámbito de los laboratorios puede desembocar en que dentro de unos años la actividad científica gire en torno a investigaciones más rápidas que generen resultados más reproducibles y eficaces.

Y falta por medir el efecto positivo de aplicar la inteligencia artificial más allá de la realización de experimentos o la calibración de dispositivos: un laboratorio inteligente podría analizar los resultados de un experimento y detectar -a tiempo- que otros similares, aparentemente exitosos, fracasarán por no superar pruebas de seguridad o toxicología; así, podría cuidar de los científicos y de millones de dólares en productos destinados al fracaso.