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Los robots han demostrado repetidamente que pueden hacer el mismo trabajo que los humanos. Y los químicos no han podido escapar a la moda de la automatización. Las industrias alimentaria, farmacéutica, y otras han acelerado procesos de rutina usando robots para tomar muestras y analizar productos. Programas como Chematica, diseñado por químicos, permiten que los ordenadores planeen rutas sintéticas. Algunos grupos de investigación incluso han demostrado que sistemas prácticamente autónomos pueden usar el ‘machine learning’ para diseñar, llevar a cabo y evaluar experimentos.
Pero el coste de estos sistemas los hace inaccesibles para muchos laboratorios. El pasado domingo, durante el congreso nacional de la American Chemical Society en Nueva Orleans, Alán Aspuru-Guzik, de la Universidad de Harvard, presentó un kit de programas gratuito llamado ChemOS que él mismo ha desarrollado para que las herramientas de automatización lleguen a más gente.
“Si comparas un laboratorio del siglo XVI y uno del siglo XXI, no verás diferencias” en cómo los químicos hacen experimentos, dice Aspuru-Guzik. “Realmente, nada ha cambiado. Pero si queremos innovar en la manera de descubrir, tenemos que replantearnos cómo son los laboratorios.”
ChemOS usa ‘machine learning’ para interpretar comandos de los usarios y después planear, ejecutar, evaluar, y refinar experimentos. Puede comunicarse con los humanos a través de emails, o mediante programas como Slack o Twitter. También puede interactuar con otros programas de automatización como los que controlan brazos robóticos o inyectores en máquinas de laboratorio. Aspuru-Guzik lo compara a un cerebro que lleva a cabo las avanzadas funciones que se requieren para coordinar un experimento exitoso.
Recientemente, Aspuru-Guzik y sus colegas demostraron algunas de las posibilidades de ChemOS ChemRxiv. 2018, DOI: 10.26434/chemrxiv.5952655). En un ejemplo, el programa averiguó cómo hacer un delicioso cóctel. ChemOS controló una bomba de líquidos robótica para mezclar los ingredientes de una bebida como el Tequila Sunrise – zumo de naranja, granadina, tequila y vinagre. ChemOS aprendió a mejorar su receta basándose en las notas que le ponían los miembros del grupo. Aspuru-Guzik dice que estas valoraciones humanas podrían ser clave para robots que hacen comida, cosméticos, u otros productos que requieren la aprobación de un humano.
Su grupo también demostró como ChemOS puede hacer experimentos en laboratorios remotos. Aspuru-Guzik diseñó un experimento en Harvard y usó ChemOS para llevarlo a cabo con el equipamiento de un laboratorio en el otro extremo del continente, en el laboratorio del químico orgánico Jason E. Hein en la Universidad de British Columbia. Hacer experimentos desde laboratorios centralizados podría reducir los costes y aumentar la eficiencia, dice Aspuru-Guzik.
En una sesión de la División de Materiales Poliméricos, Ciencia e Ingeniería, Aspuru-Guzik también explicó cómo ChemOS podría ayudar a encontrar nuevos materiales. Un sistema automatizado probaría y optimizaría métodos rápidamente para hacer nanotubos de carbono o descubrir nuevos metal-organic frameworks que nos ayuden a generar, almacenar, y usar la energía de forma más respetuosa con el medio ambiente.
Un programa como ChemOS podría ser una bendición para el ‘screening’ de alto rendimiento, dice Joshua Swamidass, bioinformático en la Universidad de Washington en St. Louis. Susalgoritmos ayudan a hacer procesos de cribado más eficientes y cree que su impacto aún podría ser mayor si se integraran en un programa como ChemOS.
Traducción al español producida por Fernando Gomollón Bel de Divulgame.org para C&EN. La versión original (en inglés) del artículo está disponible aquí.
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