Automação robótica e IA acelerarão o progresso científico em laboratórios científicos

Os laboratórios científicos de todas as disciplinas – química, bioquímica e ciência dos materiais – estão à beira de uma transformação radical, à medida que a automação robótica e a IA conduzem a experiências mais rápidas e precisas que revelam avanços em áreas como a saúde, a energia e a eletrónica.

Isto é de acordo com pesquisadores da UNC-Chapel Hill em um artigo intitulado “Transforming Science Labs into Automated Factories of Discovery”, publicado em Robótica Científica.

“Hoje, o desenvolvimento de novas moléculas, materiais e sistemas químicos requer um esforço humano intensivo”, disse o Dr. Ron Alterovitz, autor sênior do artigo e professor ilustre Lawrence Grossberg no Departamento de Ciência da Computação. “Os cientistas devem projetar experimentos, sintetizar materiais, analisar resultados e repetir o processo até que as propriedades desejadas sejam alcançadas”.

Essa abordagem de tentativa e erro é demorada e trabalhosa, diminuindo o ritmo da descoberta. A automação oferece uma solução. Os sistemas robóticos podem realizar experimentos continuamente sem fadiga humana, acelerando significativamente a pesquisa. Os robôs não só executam etapas experimentais precisas com maior consistência do que os humanos, como também reduzem os riscos de segurança ao manusear substâncias perigosas. Ao automatizar tarefas de rotina, os cientistas podem concentrar-se em questões de investigação de nível mais elevado, abrindo caminho para avanços mais rápidos na medicina, energia e sustentabilidade.

“A robótica tem o potencial de transformar nossos laboratórios científicos diários em ‘fábricas’ automatizadas que aceleram a descoberta, mas para fazer isso, precisamos de soluções criativas que permitam que pesquisadores e robôs colaborem no mesmo ambiente de laboratório”, disse o Dr. James Cahoon, um coautor do artigo e presidente do Departamento de Química.

“Com o desenvolvimento contínuo, esperamos que a robótica e a automação melhorem a velocidade, a precisão e a reprodutibilidade dos experimentos em diversos instrumentos e disciplinas, gerando os dados que os sistemas de inteligência artificial podem analisar para orientar futuras experimentações”.

Os pesquisadores definiram cinco níveis de automação laboratorial para ilustrar como a automação pode evoluir nos laboratórios científicos:

• Automação assistiva (A1): Neste nível, tarefas individuais, como manuseio de líquidos, são automatizadas enquanto humanos realizam a maior parte do trabalho.
• Automação parcial (A2): Os robôs realizam múltiplas etapas sequenciais, com humanos responsáveis ​​pela configuração e supervisão.
• Automação condicional (A3): Os robôs gerenciam processos experimentais inteiros, embora seja necessária a intervenção humana quando surgem eventos inesperados.
• Alta automação (A4): Os robôs executam experimentos de forma independente, configurando equipamentos e reagindo a condições incomuns de forma autônoma.
• Automação total (A5): Nesta fase final, os robôs e sistemas de IA operam com total autonomia, incluindo automanutenção e gestão de segurança.

Os níveis de automação definidos pelos pesquisadores podem ser usados ​​para avaliar o progresso no campo, ajudar no estabelecimento de protocolos de segurança apropriados e definir metas para pesquisas futuras tanto nos domínios científicos quanto na robótica. Embora níveis mais baixos de automação sejam comuns hoje em dia, alcançar uma automação alta e completa é um desafio de pesquisa que exigirá robôs capazes de operar em diferentes ambientes de laboratório, lidar com tarefas complexas e interagir perfeitamente com humanos e outros sistemas de automação.

A inteligência artificial desempenha um papel fundamental no avanço da automação além das tarefas físicas. A IA pode analisar vastos conjuntos de dados gerados por experiências, identificar padrões e sugerir novos compostos ou direções de investigação. A integração da IA ​​no fluxo de trabalho do laboratório permitirá que os laboratórios automatizem todo o ciclo de pesquisa – desde a concepção de experimentos até a síntese de materiais e a análise de resultados.

Em laboratórios orientados por IA, o ciclo tradicional Design-Make-Test-Analyze (DMTA) pode se tornar totalmente autônomo. A IA poderia determinar quais experimentos realizar, fazer ajustes em tempo real e melhorar continuamente o processo de pesquisa. Embora os sistemas de IA tenham demonstrado sucesso precoce em tarefas como a previsão de reações químicas e a otimização de rotas de síntese, os investigadores alertam que a IA deve ser cuidadosamente monitorizada para evitar riscos, como a criação acidental de materiais perigosos.

A transição para laboratórios automatizados apresenta desafios técnicos e logísticos significativos. Os laboratórios diferem amplamente em suas configurações, desde laboratórios de processo único até grandes instalações com várias salas. O desenvolvimento de sistemas de automação flexíveis que funcionem em diversos ambientes exigirá robôs móveis capazes de transportar itens e executar tarefas em múltiplas estações.

Treinar cientistas para trabalhar com sistemas de automação avançados é igualmente importante. Os investigadores não só precisarão de desenvolver conhecimentos especializados nas suas áreas científicas, mas também de compreender as capacidades dos robôs, da ciência de dados e da IA ​​para acelerar a sua investigação. Educar a próxima geração de cientistas para colaborar com engenheiros e cientistas da computação será essencial para concretizar todo o potencial dos laboratórios automatizados.

“A integração da robótica e da IA ​​está prestes a revolucionar os laboratórios científicos”, disse Angelos Angelopoulos, coautor do artigo e assistente de pesquisa no Grupo de Robótica Computacional do Dr. “Ao automatizar tarefas rotineiras e acelerar a experimentação, há um grande potencial para criar um ambiente onde as inovações ocorram de forma mais rápida, segura e confiável do que nunca.”