Descubrimiento científico automatizado (piloto RAISE) (RIA)

Resultado esperado:

• Desarrollo de sistemas de experimentación científica de circuito cerrado que integren la automatización con procesos de toma de decisiones fiables basados en IA en entornos de laboratorio existentes;
• Descubrimiento científico acelerado con mayor eficiencia y reproducibilidad;
• Mejora de la productividad científica;
• Avance de la automatización de laboratorio, incluyendo el desarrollo de mejores prácticas, desafíos y oportunidades para acelerar la I+D; y
• Prototipos de demostradores funcionales que muestren la integración de la automatización con la toma de decisiones basada en IA, permitiendo el desarrollo de sistemas de experimentación científica de circuito cerrado.

Alcance:

Este tema aborda el desarrollo de sistemas de experimentación científica de circuito cerrado seguros y fiables mediante la integración de la automatización de laboratorio con procesos de toma de decisiones basados en IA e infraestructuras de datos robustas. Los proyectos financiados ayudarán a los laboratorios científicos con un nivel ya avanzado de automatización y digitalización a diseñar, desarrollar y probar la capa de inteligencia que permite a la instrumentación científica planificar, ejecutar y analizar experimentos de forma semi o totalmente autónoma, idealmente en coordinación/red con otros laboratorios y sin requerir un rediseño completo del equipamiento de laboratorio existente.

Las propuestas incorporarán sistemas integrales de gestión de datos capaces de manejar la recopilación, almacenamiento, procesamiento y intercambio de datos experimentales. Esto incluye el desarrollo de soluciones de almacenamiento de datos escalables y seguras, herramientas eficientes de procesamiento y análisis de datos, y mecanismos para facilitar el intercambio de datos y la colaboración entre laboratorios, garantizando al mismo tiempo la seguridad y privacidad de los datos.

Los sistemas podrían incorporar módulos de optimización de recursos basados en IA, minimizando activamente el consumo de energía, reactivos y materiales durante los ciclos de experimentación automatizados. Los sistemas deben incorporar un nivel adecuado de seguridad y robustez desde el diseño.

Las propuestas deben demostrar cómo un laboratorio existente puede ser adaptado con sistemas basados en IA para planificar, ejecutar y analizar experimentos de forma de circuito cerrado, incorporando la supervisión e interacción humana para garantizar la precisión, seguridad y cumplimiento ético.

Los posibles objetivos de investigación incluyen (sin ser exhaustivos):

• Sistemas de IA autónomos/semi-autónomos y adaptativos (incluida la IA agéntica) que se conectan con instrumentos y robótica de laboratorio y pueden planificar, actuar, aprender y adaptarse de forma autónoma dentro de un entorno científico, dentro de un proceso seguro validado,
• Sistemas robóticos asistenciales e interactivos seguros gestionados por IA que automatizan diversos experimentos y pueden aplicarse a una configuración de hardware diversa.
• Soluciones de automatización escalables y sistemas de IA en red que permitan la experimentación colaborativa en múltiples laboratorios y redes de laboratorios (incluidas diferentes ubicaciones geográficas), apoyando la ejecución simultánea de grandes volúmenes de experimentos,
• Sistemas que proporcionan procesamiento y análisis de datos en tiempo real, permitiendo retroalimentación inmediata y ajustes dinámicos durante los experimentos.
• Estándares y protocolos para garantizar la interoperabilidad entre diferentes instrumentos de laboratorio, robótica y sistemas de IA.
• Interfaces de usuario intuitivas para una interacción mejorada entre humanos y máquinas.
• Sistemas de mantenimiento predictivo basados en IA para optimizar el tiempo de actividad del equipo y la utilización de recursos.
• Exploración de cómo las tecnologías de automatización científica pueden adaptarse para su uso en diversas disciplinas científicas más allá del alcance de esta convocatoria.

Las propuestas deben demostrar una estrecha colaboración interdisciplinaria entre científicos informáticos/de IA y científicos de dominio.

Si bien el alcance de esta convocatoria prioriza el desarrollo de software, no excluye la compra justificada de equipos complementarios necesarios para implementar los objetivos de investigación del proyecto.

Un inicio…