Científicos británicos han incorporado inteligencia artificial (IA) y una sofisticada serie de algoritmos a un robot, llamado Adam, que es capaz de desarrollar hipótesis y llevar a cabo un ciclo completo de experimentación científica. Esta investigación, publicada en la revista Science, allana el camino para impulsar drásticamente el avance de la cienca.
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Actualmente, la automatización se emplea en los laboratorios para llevar a cabo experimentos de alto rendimiento, lo que ha contribuido a procesar ingentes cantidades de datos científicos en mucho menos tiempo de lo que habría sido posible en otras circunstancias. Sin embargo, en el ámbito de la biología de sistemas, que se caracteriza por su complejidad y por una asombrosa cantidad de datos que ningún ser humano podría analizar de forma razonable, estas tecnologías resultan inadecuadas. Por ejemplo, una persona tendría grandes dificultades para analizar el volumen de información contenida en un genoma y le resultaría imposible analizar varios genomas de manera conjunta.
Según este estudio, dirigido por el profesor Ross King de la Universidad de Aberystwyth (Reino Unido), los robots científicos tienen el potencial de aportar más que una mera automatización a la biología de sistemas. Al formular hipótesis, diseñar dispositivos, ejecutarlos físicamente e interpretar los resultados de manera continua, podrían revolucionar el modo en que se llevan a cabo las investigaciones científicas. Los avances en IA y sistemas computacionales están haciendo que esto sea posible.
Los científicos desarrollaron un sistema robótico y lo programaron para que identificara los genes que codifican las enzimas que catalizan las reacciones en la levadura (los científicos usan este organismo para realizar modelos de sistemas de vida más complejos). Este rompecabezas lleva cincuenta años sin respuesta y los investigadores estaban interesados en ver cómo lo abordaría el robot.
Adam formuló y probó veinte hipótesis, y extrajo conclusiones a partir de sus experimentos. A continuación, los investigadores confirmaron los resultados repitiendo los experimentos manualmente. Observaron que el motivo por el que había sido tan difícil resolver el problema era que existían demasiados factores que lo complicaban; un problema común en biología de sistemas. Según el estudio, los análisis del robot fueron necesarios para llevar a cabo la hazaña de desenmarañar esta «red de funcionalidad».
Describir y divulgar la ciencia con claridad es esencial para el libre intercambio de conocimientos científicos. Lo más importante es que el robot fue capaz de registrar cada paso del proceso, desde el principio hasta el final, con gran detalle. Adam también fue capaz de ejecutar todo el ciclo de experimentación científica en muy poco tiempo, lo que hace esperar a los científicos que, gracias a lo que ahora saben, podrán realizar nuevos descubrimientos a un ritmo más rápido de lo que actualmente es posible.
«Si la ciencia fuera más eficaz, podría ayudar mejor a resolver los problemas de la sociedad», manifestó el profesor King. «Una forma de hacer que la ciencia sea más eficaz es a través de la automatización. Ésta fue la fuerza motriz de muchos de los avances de los siglos XIX y XX, y es probable que esto continúe.»
Aunque podría argumentarse que Adam fue capaz de hacer su descubrimiento gracias a la forma en que los investigadores habían formulado el problema, el equipo considera que Adam es la primera máquina que ha descubierto nuevos conocimientos científicos de manera independiente.
«Admitimos que los conocimientos generados automáticamente por Adam son modestos», concluye el estudio. «Sin embargo, este conocimiento no es trivial y, en el caso de los genes que codifican la enzima 2A2OA, arroja luz sobre un rompecabezas de cincuenta años de antigüedad y tal vez ayude a resolverlo.» Adam demostró cómo se puede automatizar una forma simple de descubrimiento guiado por una hipótesis: un importante paso adelante para la IA y los sistemas computacionales.
Cabe esperar que el uso de robots científicos en el laboratorio mejore la forma en que los científicos humanos estudian biología. «Sin duda, en biología existen grandes cantidades de datos que hay que entender», afirma el Dr. David Waltz en una entrevista para la revista Science en formato podcast. «No se puede reducir la biología a unos cuantos términos simples. En cierto sentido, la biología requiere que cataloguemos, entendamos y organicemos ingentes cantidades de datos. La biología necesita como ninguna otra ciencia métodos como el descrito para poder interpretar los datos que se manejan.» En su opinión, los nuevos resultados también pueden contribuir a mejorar el estudio de datos astronómicos y de los modelos climáticos.
En el editorial adjunto, el Dr. Waltz y Bruce G. Buchanan escriben que «los sistemas de asociación humano-máquina en los que las tareas se reparten con arreglo a lo que cada socio hace mejor pueden incrementar en buena medida el ritmo al que se producen los avances científicos, revolucionando en el proceso la práctica científica y cambiando lo que necesitan saber los científicos.»
El siguiente paso es ampliar las funciones y capacidades del robot usando software que permita a los usuarios externos proponer hipótesis y experimentos. Los científicos esperan idear una forma de permitir a los equipos humanos y robots científicos que trabajen juntos. Adam no es más que un prototipo, pero el equipo británico cree que su próximo robot resultará muy prometedor para quienes buscan nuevos fármacos para luchar contra enfermedades como la malaria.
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