IA revolucionará las investigaciones científicas: Robot podría realizar 10 mil experimentos microbianos al día

El impacto de la tecnología en la investigación diaria es innegable. En este sentido, un académico de la Universidad de Michigan, en Estados Unidos, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que permitirá realizar unos 10 mil experimentos microbianos al día.

El objetivo de este sistema es poder acelerar el ritmo de los descubrimientos en diversas áreas, desde la medicina hasta la agricultura y las ciencias ambientales.

Este nuevo sistema de IA fue bautizado como BacterAI y su entrenamiento se utilizó para mapear el metabolismo de dos microbios asociados con la salud bucal (sin tener una referencia previa). La idea fue comprender qué aminoácidos son necesarios para el crecimiento de estas bacterias en la boca humana, ayudando a reingeniar el microbioma.

Robots para acelerar descubrimientos médicos

Determinar la combinación de aminoácidos que necesitan las bacterias es un desafío complejo. Hay 20 aminoácidos diferentes y su combinación puede generar más de un millón de posibles combinaciones. Sin embargo, mediante el uso de BacterAI, el equipo logró descubrir los requisitos de aminoácidos para el crecimiento de las bacterias:

• Streptococcus gordonii.
• Streptococcus sanguinis.

BacterAI llevó a cabo cientos de experimentos al día, probando diferentes combinaciones de aminoácidos y ajustando sus enfoques en función de los resultados obtenidos. Después de solo nueve días, la IA logró realizar predicciones precisas en un 90% de los casos.

A diferencia de los enfoques tradicionales que se basan en conjuntos de datos etiquetados para el aprendizaje automático, BacterAI crea su propio conjunto de datos a través de una serie de experimentos. Analizando los resultados de ensayos anteriores, la IA propone nuevas predicciones sobre qué experimentos pueden proporcionar la mayor cantidad de información. De esta manera, pudo descubrir la mayoría de las reglas para alimentar bacterias con menos de 4000 experimentos.

El profesor Paul Jensen, líder del proyecto, explicó que esta aproximación se basa en el aprendizaje a través de la experiencia y el ensayo y error, similar a cómo los niños aprenden a caminar. Esta capacidad de la IA para tener ideas propias y cometer errores resulta fundamental para su mejora constante.

El potencial de esta tecnología va más allá de la microbiología. Investigadores de diferentes campos podrán plantear preguntas complejas a la IA y utilizar su capacidad de prueba y error para encontrar respuestas innovadoras.

Este avance es especialmente relevante debido a que aproximadamente el 90% de las bacterias no ha sido investigado adecuadamente. La cantidad de tiempo y recursos necesarios para obtener información científica básica utilizando métodos convencionales es abrumadora. Sin embargo, la experimentación automatizada impulsada por la IA tiene el potencial de acelerar enormemente estos descubrimientos. En un solo día, el equipo pudo realizar hasta 10.000 experimentos.

La investigación fue publicada en la revista Nature Microbiology.