Automatización del descubrimiento científico: el coscientista de IA de Carnegie Mellon transforma el trabajo de laboratorio

por Klaus Müller
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AI-driven Chemistry

Automatización del descubrimiento científico: el coscientista de IA de Carnegie Mellon revoluciona el trabajo de laboratorio

El innovador sistema de inteligencia artificial de la Universidad Carnegie Mellon, conocido como Coscientist, ha marcado el comienzo de una nueva era de investigación científica mediante la realización de experimentos químicos de forma autónoma. Al aprovechar el poder de los grandes modelos de lenguaje y automatizar el proceso experimental, Coscientist no solo ha mejorado significativamente la eficiencia, sino que también ha hecho que la investigación científica sea más accesible, al mismo tiempo que prioriza las prácticas éticas y de seguridad. Este logro representa un hito monumental en el ámbito de la exploración científica impulsada por la IA.

En una hazaña notable, Coscientist, un sistema inteligente no orgánico, ha orquestado con éxito reacciones químicas complejas, algunas de las cuales le han valido el reconocimiento Nobel. Este logro está documentado en la edición del 21 de diciembre de la prestigiosa revista Nature, y marca el primer caso en el que una entidad de inteligencia artificial conceptualiza, planifica y ejecuta un experimento químico.

El equipo de investigación de Carnegie Mellon imagina un futuro en el que los sistemas de agentes inteligentes para la experimentación científica autónoma produzcan descubrimientos profundos, terapias imprevistas y la creación de materiales novedosos. Si bien los resultados específicos de estos descubrimientos siguen siendo inciertos, la sinergia colaborativa entre humanos y máquinas promete remodelar el panorama de la investigación científica.

Coscientist: la fusión de la IA y la química

Coscientist, desarrollado por el profesor asistente de Química e Ingeniería Química Gabe Gomes, junto con los estudiantes de doctorado Daniil Boiko y Robert MacKnight, aprovecha grandes modelos de lenguaje, incluidos GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic, para agilizar todo el proceso experimental a través de indicaciones de lenguaje natural.

Por ejemplo, un científico puede simplemente indicarle a Coscientist que identifique un compuesto con propiedades específicas. Luego, el sistema busca recursos en línea, depósitos de datos y documentación relevante, sintetiza la información y diseña un plan experimental. Este plan es posteriormente ejecutado mediante instrumentos automatizados. En esencia, Coscientist permite a los investigadores diseñar y realizar experimentos con notable velocidad, precisión y eficiencia, superando las capacidades de los investigadores humanos individuales.

David Berkowitz, director de la División de Química de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), elogió las capacidades del sistema y destacó su capacidad para actuar como un socio de laboratorio extraordinariamente eficiente. Coscientist no sólo reúne elementos dispares sino que también resulta invaluable para propósitos científicos genuinos, ejemplificando su utilidad multifacética.

En su publicación en Nature, el grupo de investigación mostró la capacidad de Coscientist para planificar la síntesis química de compuestos conocidos, navegar por la documentación de hardware, interactuar con laboratorios automatizados en la nube, controlar equipos de manipulación de líquidos, realizar tareas científicas complejas que abarcan múltiples módulos de hardware y fuentes de datos, y resolver optimización. desafíos mediante el análisis de datos recopilados previamente.

Ampliar el acceso a la investigación científica avanzada

Gabe Gomes enfatiza que la integración de grandes modelos de lenguaje facilita el acceso a laboratorios automatizados, eliminando una de las barreras más importantes: el dominio de la codificación. Permitir que los científicos interactúen con plataformas automatizadas utilizando lenguaje natural promete democratizar la ciencia, ampliando su alcance a investigadores académicos que tal vez no tengan acceso a la infraestructura de investigación de vanguardia que normalmente se encuentra en las instituciones de élite.

Colaboración y esfuerzos futuros

La colaboración de Carnegie Mellon con Emerald Cloud Lab (ECL), fundado por el ex alumno de Carnegie Mellon, Ben Kline, demuestra la eficacia de Coscientist en la realización de experimentos dentro de laboratorios robóticos automatizados. Este trabajo innovador no solo subraya el potencial de la experimentación con vehículos autónomos, sino que también introduce métodos innovadores para compartir los resultados de la investigación con la comunidad científica en general a través de la tecnología de laboratorio en la nube.

A principios de 2024, Carnegie Mellon, en asociación con ECL, inaugurará el primer laboratorio en la nube con sede en una universidad, que brindará a los investigadores acceso a más de 200 equipos científicos. Gabe Gomes planea seguir avanzando en las tecnologías descritas en el artículo de Nature para su utilización en el Carnegie Mellon Cloud Lab y otros laboratorios autónomos en el futuro.

Mejora de la trazabilidad y la reproducibilidad en la investigación

Coscientist introduce un mayor nivel de transparencia en la experimentación científica al documentar meticulosamente cada paso del proceso de investigación. Este compromiso con la trazabilidad y la reproducibilidad garantiza que el trabajo de investigación pueda verificarse y replicarse fácilmente, magnificando su impacto dentro de la comunidad científica.

Abordar las preocupaciones éticas y de seguridad

Las preocupaciones por la seguridad son primordiales en el ámbito de la experimentación científica impulsada por la IA, y el equipo de Gabe Gomes ha tomado medidas proactivas para mitigar los peligros potenciales. Han examinado rigurosamente la vulnerabilidad del sistema a la coerción en la producción de sustancias químicas peligrosas o controladas.

Si bien reconocen el enorme potencial de la ciencia basada en la IA, los investigadores enfatizan la importancia del uso ético y responsable de estas poderosas herramientas. Al hacerlo, pretenden aprovechar las capacidades de los grandes modelos lingüísticos para avanzar en la investigación científica y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos asociados con su uso indebido.

Referencia: “Capacidades de investigación científica autónoma de grandes modelos lingüísticos” publicado en Nature el 20 de diciembre de 2023 (DOI: 10.1038/s41586-023-06792-0).

Esta investigación recibió el apoyo de la Universidad Carnegie Mellon, su Facultad de Ciencias Mellon, la Facultad de Ingeniería y los Departamentos de Química e Ingeniería Química. Los estudios de posgrado de Daniil Boiko fueron apoyados por el Centro de Síntesis Quimioenzimática de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) (2221346), y los estudios de posgrado de Robert MacKnight recibieron apoyo del Centro de Síntesis Asistida por Computadora de la NSF (2202693).

Preguntas frecuentes (FAQ) sobre la química impulsada por la IA

¿Qué es coscientista y qué hace?

Coscientist es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por la Universidad Carnegie Mellon que realiza de forma autónoma experimentos químicos complejos. Utiliza grandes modelos de lenguaje para agilizar el proceso experimental, haciendo que la investigación científica sea más eficiente y accesible.

¿Qué hace que los logros de Coscientist sean innovadores?

Coscientist es el primer sistema inteligente no orgánico que diseña, planifica y ejecuta experimentos químicos, lo que marca un hito importante en la investigación científica impulsada por la IA.

¿Cómo funciona Coscientist?

Los investigadores pueden comunicarse con Coscientist mediante indicaciones de lenguaje natural. Busca recursos en línea, sintetiza información y diseña planes experimentales que se ejecutan mediante instrumentos automatizados. Este enfoque acelera la investigación y mejora la precisión.

¿Cuáles son los beneficios de utilizar Coscientist?

Coscientist no sólo acelera la investigación sino que también democratiza el acceso a la investigación científica avanzada, haciéndola accesible a una gama más amplia de investigadores. Mejora la trazabilidad y reproducibilidad en la investigación, garantizando la transparencia.

¿Cuál es el futuro de la investigación científica impulsada por la IA con sistemas como Coscientist?

La integración de la IA y la automatización en la investigación científica es muy prometedora para avances rápidos en la química y otros campos. También destaca la importancia del uso ético y responsable de las herramientas de IA en la investigación.

¿Existe algún riesgo asociado con el uso de Coscientist?

La seguridad es una preocupación primordial y el equipo de investigación detrás de Coscientist ha tomado medidas para mitigar los peligros potenciales, garantizando el uso responsable de la IA en la experimentación científica.

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