I ricercatori hanno creato un sistema robotico in grado di seguire indicazioni verbali ed eseguire esperimenti.
Gli scienziati di laboratorio passano gran parte del loro tempo a svolgere attività laboriose e ripetitive, come pipettare campioni liquidi o eseguire sempre le stesse analisi. Ma cosa succederebbe se potessero semplicemente dire a un robot di eseguire gli esperimenti, analizzare i dati e generare un rapporto?
Ecco Organa, un sistema robotico da banco ideato dai ricercatori dell’Università di Toronto in grado di eseguire esperimenti di chimica. In un documento pubblicato sul server arXivserver di preprint il team ha riferito che il sistema è in grado di automatizzare alcune attività di laboratorio di chimica utilizzando una combinazione di computer vision e un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che traduce le indicazioni verbali degli scienziati in una pipeline sperimentale.
Immaginate di avere un robot in grado di collaborare con uno scienziato umano in un esperimento di chimica, dice Alán Aspuru-Guzik, chimico, informatico e scienziato dei materiali dell’Università di Toronto, che è uno dei responsabili del progetto. La visione di Aspuru-Guzik è quella di elevare la tradizionale automazione di laboratorio per “creare alla fine uno scienziato AI”, in grado di eseguire e risolvere un esperimento e persino di offrire un feedback sui risultati.
Aspuru-Guzik e il suo team hanno progettato Organa per essere flessibile. Ciò significa che invece di eseguire solo un compito o una parte di un esperimento, come farebbe un tipico sistema di automazione fisso, può eseguire un esperimento a più fasi su richiesta. Il sistema è inoltre dotato di strumenti di visualizzazione in grado di monitorare i progressi e di fornire un feedback sull’andamento dell’esperimento.
“Questo è uno dei primi esempi di come si possa avere una conversazione bidirezionale con un assistente AI per un laboratorio chimico robotico”, afferma Milad Abolhasani, ingegnere chimico e dei materiali presso la North Carolina State University, che non ha partecipato al progetto.
La maggior parte delle apparecchiature di laboratorio automatizzate non è facilmente personalizzabile o riprogrammabile per adattarsi alle esigenze dei chimici, afferma Florian Shkurti, informatico dell’Università di Toronto e co-leader del progetto. E anche se lo fosse, i chimici dovrebbero avere competenze di programmazione. Ma con Organa, gli scienziati possono semplicemente trasmettere i loro esperimenti attraverso la parola. Quando gli scienziati indicano al robot i loro obiettivi e le loro impostazioni sperimentali, l’LLM di Organa traduce queste istruzioni in linguaggio naturale in codici χDL, un linguaggio di descrizione chimica standard. L’algoritmo suddivide i codici in fasi e obiettivi, con una tabella di marcia per l’esecuzione di ciascun compito. In caso di istruzioni ambigue o di risultati inattesi, l’algoritmo può segnalare il problema allo scienziato che deve risolverlo.
Circa due terzi dei componenti hardware di Organa sono realizzati con pezzi di ricambio, il che rende più facile replicare il robot nei vari laboratori, spiega Aspuru-Guzik. Il robot è dotato di una telecamera in grado di identificare sia gli oggetti opachi che quelli trasparenti, come una fiasca chimica.
Il primo compito di Organa è stato quello di caratterizzare le proprietà elettrochimiche dei chinoni, molecole elettroattive utilizzate nelle batterie ricaricabili. L’esperimento prevede 19 fasi parallele, tra cui quelle chimiche di routine, come i test di pH e solubilità, la ricristallizzazione e una misurazione elettrochimica. Comporta anche una noiosa fase di pre-pulizia degli elettrodi, che richiede fino a sei ore. “I chimici odiano davvero, davvero tanto tutto questo”, dice Shkurti.
Organa ha completato l’esperimento in 19 fasi in circa lo stesso tempo che avrebbe impiegato un essere umano, con risultati comparabili. Anche se l’efficienza non è stata notevolmente superiore a quella di un’esecuzione manuale, il robot può essere molto più produttivo se viene fatto funzionare durante la notte. “Abbiamo sempre il vantaggio di poter lavorare 24 ore”, dice Shkurti. Abolhasani aggiunge: “Questo farà risparmiare tempo a molti dei nostri scienziati altamente qualificati, che potranno concentrarsi sul problema scientifico e non su queste attività di routine in laboratorio”.
La caratteristica più sofisticata di Organa è forse la capacità di fornire un feedback sui dati generati. “Siamo rimasti sorpresi nel constatare che questo modello di linguaggio visivo è in grado di individuare gli outlier nei grafici della chimica”, spiega Shkurti. Il sistema segnala anche queste ambiguità o incertezze e suggerisce metodi di risoluzione dei problemi.
Il gruppo sta ora lavorando per migliorare la capacità dell’LLM di pianificare i compiti e di rivedere i piani per rendere il sistema più adatto alle incertezze sperimentali.
“I robot hanno molto da offrire agli scienziati per amplificare ciò che possono fare e ottenere dati migliori”, dice Shkurti. “Sono davvero entusiasta di cercare di creare nuove possibilità”.
Kristel Tjandra è una scrittrice scientifica freelance di Oahu.
Foto di apertura: ORGANA che esegue un esperimento di elettrochimica. PER GENTILE CONCESSIONE DEI RICERCATORI.