Los laboratorios de investigación modernos están utilizando inteligencia artificial (IA) para procesar resultados experimentales a una velocidad sin precedentes. Al integrar la IA con instrumentos automatizados y supercomputadoras, los científicos pueden analizar vastos conjuntos de datos en tiempo real, identificar patrones al instante e incluso predecir resultados sin necesidad de realizar experimentos tradicionales lentos. Esta capacidad ya está revolucionando campos desde la ciencia de materiales hasta la biología.

A continuación, exploramos las principales formas en que la IA acelera el análisis de datos de laboratorio:

• Laboratorios automatizados “autónomos”: Robots guiados por IA ejecutan experimentos de forma continua y seleccionan qué muestras probar, reduciendo tiempos muertos y mediciones redundantes.
• Procesamiento de datos en tiempo real: Los datos transmitidos desde los instrumentos se envían a sistemas informáticos impulsados por IA para un análisis instantáneo. Los investigadores pueden ajustar los experimentos sobre la marcha porque los resultados se obtienen en minutos en lugar de días.
• Modelos predictivos de aprendizaje automático: Una vez entrenados, los modelos de IA pueden simular experimentos computacionalmente. Por ejemplo, pueden generar miles de estructuras moleculares o perfiles de expresión génica en minutos, lo que las técnicas de laboratorio tardarían semanas o meses en lograr.
• Automatización integral de la investigación: Plataformas amplias de IA (como FutureHouse del MIT) se están desarrollando para manejar flujos de trabajo completos—desde la revisión bibliográfica y recopilación de datos hasta el diseño y análisis experimental—automatizando muchos pasos críticos de la investigación.

Estos avances permiten a los científicos centrarse en el conocimiento en lugar de en el procesamiento rutinario de datos, acelerando dramáticamente el ritmo de los descubrimientos.

Automatización impulsada por IA en laboratorios

Los investigadores están construyendo laboratorios autónomos que ejecutan experimentos con mínima intervención humana.
Por ejemplo, la instalación A-Lab del Lawrence Berkeley Lab combina algoritmos de IA con brazos robóticos: la IA sugiere nuevos materiales para probar, y los robots los mezclan y analizan en rápida sucesión. Este ciclo cerrado de “científicos robot” permite validar compuestos prometedores mucho más rápido que en estudios manuales.

De manera similar, el proyecto FutureHouse del MIT está desarrollando agentes de IA para manejar tareas como búsqueda bibliográfica, planificación experimental y análisis de datos, para que los científicos puedan dedicarse a los descubrimientos en lugar de a tareas rutinarias.

Un ejemplo especialmente destacado es el microscopio autónomo del Argonne National Laboratory. En este sistema, un algoritmo de IA comienza escaneando algunos puntos aleatorios en una muestra y luego predice dónde podrían estar las siguientes características interesantes.

Al enfocarse solo en regiones ricas en datos y omitir áreas uniformes, el microscopio recopila imágenes útiles mucho más rápido que un escaneo tradicional punto por punto. Como explican los científicos de Argonne, el control de IA “en tiempo real” “elimina la necesidad de intervención humana y acelera dramáticamente el experimento”.

En la práctica, esto significa un uso mucho más eficiente del tiempo en instrumentos de alta demanda: los investigadores pueden realizar múltiples escaneos de alta resolución en el mismo tiempo que los métodos manuales tardarían en hacer uno solo.

Procesamiento de datos en tiempo real en centros de investigación

Grandes centros de investigación están usando IA para analizar datos mientras se generan. En Berkeley Lab, los datos en bruto de microscopios y telescopios se transmiten directamente a una supercomputadora.

Los flujos de trabajo de aprendizaje automático procesan estos datos en minutos. Por ejemplo, una nueva plataforma llamada Distiller envía imágenes de microscopio electrónico al superordenador NERSC durante la captura; los resultados regresan al instante, permitiendo a los científicos refinar el experimento en el momento.

Incluso instrumentos complejos se benefician: en el acelerador láser BELLA, modelos de aprendizaje profundo ajustan continuamente los haces de láser y electrones para lograr estabilidad óptima, reduciendo el tiempo que los científicos dedican a calibraciones manuales.

Otros laboratorios nacionales usan IA para control de calidad en vivo. El sincrotrón NSLS-II de Brookhaven ahora emplea agentes de IA que supervisan los experimentos en las líneas de haz las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Si una muestra se desplaza o los datos parecen “anómalos”, el sistema lo detecta de inmediato. Este tipo de detección de anomalías ahorra enormes cantidades de tiempo—los científicos pueden corregir problemas en tiempo real en lugar de descubrirlos tras horas de pérdida de tiempo de haz.

De igual forma, el Gran Colisionador de Hadrones del CERN utiliza algoritmos de “aprendizaje automático rápido” integrados en su hardware de disparo: IA personalizada en FPGAs analiza señales de colisión instantáneamente, calculando energías de partículas en tiempo real y superando a los filtros de señal tradicionales.

En todos estos ejemplos, la IA cambia el flujo de trabajo de “recopilar todo y analizar después” a “analizar sobre la marcha”, haciendo que el procesamiento de datos sea prácticamente instantáneo.

Modelos predictivos para obtener resultados rápidos

La IA no solo acelera experimentos existentes, sino que también reemplaza el trabajo lento de laboratorio con experimentos virtuales. En genómica, por ejemplo, químicos del MIT han desarrollado ChromoGen, una IA generativa que aprende la gramática del plegamiento del ADN.

Dada una secuencia de ADN, ChromoGen puede “analizar rápidamente” la secuencia y generar miles de posibles estructuras 3D de la cromatina en minutos. Esto es mucho más rápido que los métodos tradicionales de laboratorio: mientras un experimento Hi-C puede tardar días o semanas en mapear el genoma para un tipo celular, ChromoGen produjo 1,000 estructuras predichas en solo 20 minutos usando una sola GPU.

Lo importante es que las predicciones de la IA coincidieron estrechamente con los datos experimentales, validando el enfoque.

En biología, equipos de la Universidad de Columbia entrenaron un “modelo base” con datos de más de un millón de células para pronosticar la actividad génica.

Su IA puede predecir qué genes están activados en cualquier tipo celular, simulando esencialmente lo que mostraría un vasto experimento de expresión génica. Como señalan los investigadores, estos modelos predictivos permiten experimentos computacionales “rápidos y precisos” a gran escala que guían y complementan el trabajo de laboratorio.

En las pruebas, las predicciones de expresión génica de la IA para nuevos tipos celulares coincidieron muy bien con las mediciones experimentales reales.

En resumen, el aprendizaje automático ahora permite a los científicos realizar ensayos virtuales a gran escala: evaluando miles de escenarios genómicos o moleculares en el tiempo que tomaría hacer solo uno en el laboratorio.

Impacto y perspectivas futuras

La integración de la IA en el flujo de trabajo experimental está transformando la ciencia. Al automatizar el análisis de datos e incluso la toma de decisiones durante los experimentos, la IA convierte lo que antes era un cuello de botella en un proceso turboalimentado.

Los investigadores informan que con herramientas impulsadas por IA, pueden “centrarse en el descubrimiento mientras las máquinas manejan tareas repetitivas y el análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos”.

En otras palabras, los científicos pueden realizar más experimentos y sacar conclusiones más rápido que nunca. Como concluyen los físicos de Argonne, la capacidad de “automatizar experimentos con IA acelerará significativamente el progreso científico”.

De cara al futuro, podemos esperar que el papel de la IA crezca: más laboratorios usarán instrumentos autónomos y más campos dependerán del análisis y predicción rápida con IA.

Esto significa que el ciclo de hipótesis, experimento y resultado se reducirá—de años a meses o incluso días.

El resultado es una nueva era de ciencia basada en datos, donde los avances en materiales, energía, salud y más pueden surgir a un ritmo sin precedentes, impulsados por la capacidad de la IA para interpretar rápidamente datos experimentales.