En un nuevo desarrollo, investigadores del Instituto Indio de Tecnología (IIT) de Delhi y sus colaboradores de Dinamarca y Alemania han creado un agente de inteligencia artificial que puede realizar experimentos de laboratorio por sí solo. Un sistema de IA puede operar instrumentos científicos, tomar decisiones durante experimentos y analizar datos sin intervención humana.
La investigación, publicada en Nature Communications y titulada “Evaluación de operadores de modelos de lenguaje grandes para automatizar la microscopía de fuerza atómica”, presenta AILA (Asistente de laboratorio inteligente artificial), un sistema de inteligencia artificial diseñado para operar de forma autónoma equipos científicos complejos, tomar decisiones experimentales en tiempo real y analizar resultados sin intervención humana.
AILA representa una transformación importante al trasladar la IA de la asistencia virtual a entornos de laboratorio físicos, según un comunicado del IIT Delhi, y agrega que el agente de IA ha sido capacitado para operar el microscopio de fuerza atómica (AFM), un instrumento altamente sensible utilizado para estudiar materiales a nanoescala.
Según Idrajit Mandal, primer autor del estudio e investigador de doctorado en la Escuela de Investigación Interdisciplinaria del Instituto Indio de Tecnología de Delhi, AILA ha mejorado significativamente la eficiencia experimental. “Anteriormente, optimizar los parámetros del microscopio para obtener imágenes de alta resolución y sin ruido requería un día entero. Con AILA, ahora la misma tarea se completa en sólo siete a diez minutos”, dijo.
La investigación se llevó a cabo bajo la supervisión del profesor NM Anoop Krishnan del Departamento de Ingeniería Civil y la Escuela Yardi de Inteligencia Artificial, y el profesor Nitya Nand Gosvami del Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales del IIT Delhi.
En el estudio participaron investigadores de múltiples instituciones, incluidos Jitendra Soni y Zaki del IIT Delhi, Morten M. Smedskjaer de la Universidad de Aalborg en Dinamarca, Katrin Wondraszek del Instituto Leibniz de Tecnología Fotónica en Alemania y Lothar Wondraszek de la Universidad de Jena en Alemania.
Sin embargo, los investigadores también identificaron desafíos importantes. Señalan que los sistemas de IA que funcionan bien en evaluaciones teóricas o basadas en pruebas a menudo tienen dificultades en entornos de laboratorio dinámicos que requieren una rápida adaptación. Mandal comparó la diferencia con “conocer las reglas de conducción de un libro de texto versus navegar por el intenso tráfico de la ciudad”.
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La seguridad fue otra preocupación importante destacada en el estudio. El agente de IA ocasionalmente se desvió de las instrucciones, lo que subraya la necesidad de fuertes salvaguardas para evitar daños o accidentes en los equipos a medida que los laboratorios avanzan hacia niveles más altos de automatización.
