Imagen ilustrativa generada por IA
El Reino Unido se encamina a convertirse en un referente mundial en la automatización de la investigación científica mediante el impulso de 12 proyectos innovadores basados en inteligencia artificial. Estas iniciativas buscan crear sistemas capaces de planificar, ejecutar y analizar experimentos de forma prácticamente autónoma, con el objetivo de acelerar los avances en los laboratorios y evaluar el impacto de nuevas tecnologías.
El programa cuenta con una inversión superior a los 670.000 dólares y es promovido por la Agencia de Investigación e Invención Avanzada (ARIA). En la convocatoria participaron 245 propuestas presentadas por equipos integrados por universidades y startups del Reino Unido, Estados Unidos y distintos países europeos. Tras el proceso de selección, se eligieron los proyectos considerados más disruptivos. Según MIT Technology Review, este esfuerzo consolida al Reino Unido como un actor clave en el desarrollo de la experimentación científica automatizada.
La estrategia de ARIA se apoya en la idea del “científico artificial”, un sistema de inteligencia artificial capaz de formular hipótesis, diseñar experimentos, llevarlos a cabo y analizar los resultados de manera cíclica, con mínima intervención humana. En este modelo, los investigadores definen los objetivos iniciales y supervisan el proceso general, mientras la tecnología asume las tareas de laboratorio.
La mitad de los equipos seleccionados proviene del Reino Unido, mientras que el resto corresponde a Estados Unidos y Europa. Todos contarán con un plazo de nueve meses para demostrar avances concretos en la automatización de experimentos y en la generación de resultados científicos.
Entre los proyectos destacados se encuentra Lila Sciences, una empresa estadounidense que desarrolla un sistema autónomo para la síntesis de puntos cuánticos, materiales clave en áreas como la medicina y la energía solar. Su director científico, Rafa Gómez-Bombarelli, señaló que la financiación permitirá desarrollar y documentar un ciclo completo de robótica e inteligencia artificial aplicable a un problema científico real.
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También sobresale la iniciativa de la Universidad de Liverpool, que trabaja en un robot químico capaz de realizar múltiples experimentos en paralelo y detectar errores mediante un modelo visual basado en lenguaje. A su vez, una startup con sede en Londres avanza en ThetaWorld, un sistema que utiliza grandes modelos de lenguaje para diseñar experimentos sobre las interacciones químicas y físicas que influyen en el rendimiento de las baterías, todo dentro de un laboratorio totalmente automatizado.
De acuerdo con MIT Technology Review, el propósito central del programa es que, al finalizar los nueve meses, los sistemas sean capaces de generar descubrimientos originales sin intervención directa. Aunque ARIA suele financiar proyectos más prolongados y con mayores recursos, en esta ocasión busca evaluar el estado actual de la automatización científica para orientar futuras inversiones de alto impacto.
Ant Rowstron, director de tecnología de ARIA, defendió este enfoque al señalar que los investigadores pueden dedicar su tiempo a tareas más valiosas que vigilar experimentos durante la madrugada. No obstante, reconoció que persisten desafíos técnicos y metodológicos, ya que los sistemas autónomos aún dependen de herramientas creadas por humanos y pueden cometer errores cuando operan durante largos periodos sin supervisión.
Un estudio reciente citado por MIT Technology Review reveló que los modelos de lenguaje fallaron en la mayoría de las ocasiones al realizar tareas científicas complejas, ya sea por desviarse de las instrucciones o por interpretar incorrectamente los resultados. Rowstron admitió que la tecnología se encuentra en una fase temprana y que la falta de revisión por pares dificulta evaluar su verdadero alcance.
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Aunque la creatividad humana seguirá siendo fundamental, el avance acelerado de estas tecnologías obliga a los países a adaptarse con rapidez. La apuesta británica por la inteligencia artificial aplicada a la ciencia refleja un posible cambio global en la forma de investigar, donde la velocidad y la capacidad de adaptación de los laboratorios podrían transformarse radicalmente.