L'automatisation robotique et l'IA accéléreront le progrès scientifique dans les laboratoires scientifiques

Les laboratoires scientifiques de toutes disciplines – chimie, biochimie et science des matériaux – sont sur le point de connaître une transformation radicale, alors que l’automatisation robotique et l’IA conduisent à des expériences plus rapides et plus précises qui débouchent sur des percées dans des domaines comme la santé, l’énergie et l’électronique.

C'est ce qu'affirment les chercheurs de l'UNC-Chapel Hill dans un article intitulé « Transformer les laboratoires scientifiques en usines automatisées de découverte », publié dans Robotique scientifique.

« Aujourd'hui, le développement de nouvelles molécules, matériaux et systèmes chimiques nécessite un effort humain intensif », a déclaré le Dr Ron Alterovitz, auteur principal de l'article et professeur émérite Lawrence Grossberg au Département d'informatique. « Les scientifiques doivent concevoir des expériences, synthétiser des matériaux, analyser les résultats et répéter le processus jusqu'à ce que les propriétés souhaitées soient obtenues. »

Cette approche par essais et erreurs prend du temps et demande beaucoup de travail, ce qui ralentit le rythme des découvertes. L'automatisation offre une solution. Les systèmes robotiques peuvent réaliser des expériences en continu sans fatigue humaine, accélérant ainsi considérablement la recherche. Les robots exécutent non seulement des étapes expérimentales précises avec une plus grande cohérence que les humains, mais ils réduisent également les risques de sécurité en manipulant des substances dangereuses. En automatisant les tâches de routine, les scientifiques peuvent se concentrer sur des questions de recherche de plus haut niveau, ouvrant ainsi la voie à des avancées plus rapides dans les domaines de la médecine, de l’énergie et du développement durable.

« La robotique a le potentiel de transformer nos laboratoires scientifiques quotidiens en « usines » automatisées qui accélèrent la découverte, mais pour ce faire, nous avons besoin de solutions créatives permettant aux chercheurs et aux robots de collaborer dans le même environnement de laboratoire », a déclaré le Dr James Cahoon, co-auteur de l'article et directeur du Département de chimie.

« Avec un développement continu, nous espérons que la robotique et l'automatisation amélioreront la vitesse, la précision et la reproductibilité des expériences sur divers instruments et disciplines, générant ainsi des données que les systèmes d'intelligence artificielle pourront analyser pour guider de nouvelles expérimentations. »

Les chercheurs ont défini cinq niveaux d’automatisation de laboratoire pour illustrer comment l’automatisation peut évoluer dans les laboratoires scientifiques :

• Automatisation d'assistance (A1) : à ce niveau, les tâches individuelles, telles que la manipulation des liquides, sont automatisées tandis que les humains effectuent la majorité du travail.
• Automatisation partielle (A2) : les robots effectuent plusieurs étapes séquentielles, les humains étant responsables de la configuration et de la supervision.
• Automatisation conditionnelle (A3) : les robots gèrent des processus expérimentaux entiers, même si une intervention humaine est requise lorsque des événements inattendus surviennent.
• Haute automatisation (A4) : les robots exécutent des expériences de manière indépendante, installent l'équipement et réagissent de manière autonome aux conditions inhabituelles.
• Automatisation complète (A5) : à cette étape finale, les robots et les systèmes d'IA fonctionnent avec une autonomie totale, y compris l'auto-maintenance et la gestion de la sécurité.

Les niveaux d'automatisation définis par les chercheurs peuvent être utilisés pour évaluer les progrès dans le domaine, aider à établir des protocoles de sécurité appropriés et fixer des objectifs pour les recherches futures dans les domaines scientifiques et robotiques. Bien que des niveaux d’automatisation inférieurs soient courants aujourd’hui, parvenir à une automatisation élevée et complète constitue un défi de recherche qui nécessitera des robots capables de fonctionner dans différents environnements de laboratoire, de gérer des tâches complexes et d’interagir de manière transparente avec les humains et d’autres systèmes d’automatisation.

L'intelligence artificielle joue un rôle clé dans l'avancement de l'automatisation au-delà des tâches physiques. L’IA peut analyser de vastes ensembles de données générés par des expériences, identifier des modèles et suggérer de nouveaux composés ou orientations de recherche. L'intégration de l'IA dans le flux de travail du laboratoire permettra aux laboratoires d'automatiser l'ensemble du cycle de recherche, de la conception des expériences à la synthèse des matériaux et à l'analyse des résultats.

Dans les laboratoires pilotés par l’IA, la boucle DMTA (Conception-Réalisation-Test-Analyse) traditionnelle peut devenir totalement autonome. L’IA pourrait déterminer les expériences à mener, effectuer des ajustements en temps réel et améliorer continuellement le processus de recherche. Bien que les systèmes d’IA aient montré leurs premiers succès dans des tâches telles que la prévision des réactions chimiques et l’optimisation des voies de synthèse, les chercheurs préviennent que l’IA doit être soigneusement surveillée pour éviter les risques, tels que la création accidentelle de matières dangereuses.

La transition vers des laboratoires automatisés présente d’importants défis techniques et logistiques. Les laboratoires diffèrent considérablement dans leurs configurations, allant des laboratoires à processus unique aux grandes installations multi-salles. Le développement de systèmes d'automatisation flexibles fonctionnant dans divers environnements nécessitera des robots mobiles capables de transporter des objets et d'effectuer des tâches sur plusieurs stations.

Former les scientifiques à travailler avec des systèmes d’automatisation avancés est tout aussi important. Les chercheurs devront non seulement développer une expertise dans leurs domaines scientifiques, mais également comprendre les capacités des robots, de la science des données et de l’IA pour accélérer leurs recherches. Former la prochaine génération de scientifiques à collaborer avec des ingénieurs et des informaticiens sera essentiel pour réaliser tout le potentiel des laboratoires automatisés.

« L'intégration de la robotique et de l'IA est sur le point de révolutionner les laboratoires scientifiques », a déclaré Angelos Angelopoulos, co-auteur de l'article et assistant de recherche au sein du groupe de robotique informatique du Dr Alterovitz. « En automatisant les tâches de routine et en accélérant l'expérimentation, il existe un grand potentiel pour créer un environnement dans lequel les avancées se produisent plus rapidement, plus sûrement et de manière plus fiable que jamais. »