Ingeniería química
Por primera vez, la IA fabrica medicamentos sin intervención humana
Es capaz de dirigir un laboratorio en todas las fases técnicas y de desarrollar experimentos químicos complejos
Científicos norteamericanos han creado un modelo de Inteligencia Artificial que es capaz de desarrollar todo el proceso químico necesario para crear medicamentos y reacciones orgánicas complejas, sin necesidad de intervención humana en ninguna de las fases técnicas.
Por primera vez, los científicos han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que no sólo puede planificar experimentos químicos, sino que también los lleva a cabo en todas sus fases sin intervención humana.
El sistema puede planificar la síntesis química de compuestos conocidos; buscar y navegar por la documentación de hardware; utilizar documentación para ejecutar comandos de alto nivel en un laboratorio automatizado llamado laboratorio en la nube; controlar instrumentos de manipulación de líquidos; completar tareas científicas que requieren el uso de múltiples módulos de hardware y diversas fuentes de datos; y resolver problemas de optimización mediante el análisis de datos recopilados previamente.
Robot químico
Todo ello lo ha logrado una inteligencia artificial llamada “Coscientist”, un robot químico que controla un laboratorio en el que se desarrollan, planifican e implementan experimentos químicos complejos mediante investigación autónoma, creación de código y ejecución automatizada, explica el equipo protagonista de este desarrollo en la revista “Nature”.
En las pruebas iniciales, Coscientist investigó y planificó de forma independiente la producción de medicamentos como el ibuprofeno y desarrolló e implementó de forma completamente autónoma, en menos de cuatro minutos, una reacción orgánica compleja que había sido galardonada con el Premio Nobel de Química en 2010.
Moléculas orgánicas
Estas reacciones, llamadas de Suzuki y Sonogashira, utilizan catalizadores a base de paladio para cambiar los enlaces de carbono en las moléculas orgánicas. Entre otras cosas, desempeñan un papel importante en el desarrollo de principios activos farmacéuticos, pero también en componentes electrónicos orgánicos como los OLED, destacan los investigadores.
En un tiempo récord, Coscientist adquirió los fundamentos químicos necesarios, describió los procesos de reacción, las cantidades de reactivos y los pasos de trabajo y los tradujo a códigos informáticos para equipos de laboratorio.
El resultado del experimento controlado por IA fueron algunas muestras de líquido transparente. Cuando los investigadores los analizaron, contenían los productos de reacción deseados, se explica en un comunicado.
Combinación inteligente
El robot químico trabaja mediante una combinación de varios módulos de IA. La base es un módulo de planificación basado en el sistema de inteligencia artificial GPT-4 de OpenAI.
Este modelo de lenguaje, conectado a Internet, se encarga de investigar los principios químicos y los pasos de reacción y crea la planificación del experimento.
La implementación práctica se realiza mediante otro módulo integrado en el planificador. Se encarga de averiguar qué equipos de laboratorio y robots están disponibles para realizar las reacciones químicas y evalúa su documentación. Sobre esta base, el sistema de IA determina qué dispositivos deben completar qué tareas y en qué orden y crea los códigos y programas de control necesarios.
Pioneros químicos
Esta es la primera vez que un laboratorio robótico de este tipo ha sido controlado mediante un código de computadora escrito por una IA, lo que crea nuevas oportunidades para implementar ideas y conceptos químicos, según los investigadores.
Este resultado destaca especialmente porque hasta ahora los modelos de IA solo habían podido dar pasos individuales en el trabajo científico, mientras que Coscientist ha sido capaz de desarrollar un proceso científico completo sin intervención humana.
Referencia
Autonomous chemical research with large language models. Daniil A. Boiko et al. Nature volume 624, pages570–578 (2023). DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
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