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Científicos de la Universidad Carnegie Mellon, en Estados Unidos, han logrado probar con éxito un sistema basado en inteligencia artificial que es capaz de diseñar, planear y ejecutar por sí solo un experimento químico, algo que podría resultar de gran importancia para avanzar hacia la fabricación de medicamentos de forma "semiautónoma" o incluso "autónoma"; un hito para el que continúan trabajando.
Concretamente, el sistema ha sido denominado Coscientist, impulsado por Gabe Gomes, profesor asistente de Química e Ingeniería Química, junto a Daniil Boiko y Robert MacKnight, sus estudiantes de doctorado.
Tal como recoge la revista Nature, en la que se publican sus resultados, Coscientist se sirve de distintos modelos de lenguaje de gran tamaño, incluyendo Chat GPT-4 y Claude, para ejecutar múltiples procesos experimentales a través de órdenes y comandos sencillos.
Con ello, por ejemplo, el sistema apenas precisó unos minutos para aprender sobre reacciones químicas como la de Suzuki y Sonogashira, finalizando el ensayo con éxito.
De este modo, los investigadores apuntan que Coscientist puede realizar un trabajo clave que va desde planear la síntesis química de los compuestos químicos; navegar por documentación de sistemas de hardware y emplear todo ello para ejecutar comandos de alto nivel en un entorno automatizado en la nube.
Además, puede controlar el manejo de líquidos a través de instrumentos y satisfacer la realización de tareas científicas que, además, requieren múltiples fuentes de datos.
Del mismo modo, los científicos destacan su eficacia en la resolución de problemas de optimización.
Como ejemplo, en los resultados de su estudio señalan que pidieron al sistema ejecutar "reacciones de Suzuki y de Sonogashira" y, en menos de “cuatro minutos”, elaboró un método procedimental. En él, indican, erró al programar el instrumento que calienta y agita las muestras, pero no tardó en detectarlo y corregirlo por sí solo.
Con todo ello, concluyen que usar estos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMS) va a servir para “superar una de las principales barreras que planea el uso de laboratorios automatizados: la necesidad de codificar”, y destacan la potencialidad que ofrece la asistencia con inteligencia artificial y la necesidad de aprovecharla.
Aunque reconocen que un sistema de este tipo puede entrañar riesgos si se le pusiese a trabajar específicamente con sustancias químicas peligrosas, inciden en que “los aspectos positivos” de la IA “superan en mucho a los negativos”, sin eludir la responsabilidad de “valorar lo que puede salir mal y proporcionar soluciones seguras”.
"Esto nos permite anticipar que los sistemas inteligentes para la experimentación científica autónoma nos van a brindar descubrimientos impresionantes, terapias sin precedentes y nuevos materiales”, señalan los responsables de este ensayo, recalcando que la IA introduce nuevos modos de investigar y una sinergia importante para la ciencia.
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