Tecnología y sociedad
Los laboratorios autónomos se han convertido en el nuevo activo de la Inteligencia Artificial
Están acelerando el desarrollo de nuevos materiales, medicamentos y tecnologías sostenibles y abriendo una nueva era de la ciencia

MatterGen emplea un modelo de difusión especializado que opera en geometrías 3D de materiales. / Microsoft Research.
Los laboratorios autónomos, que combinan inteligencia artificial con robótica avanzada, están redefiniendo cómo se realiza la ciencia moderna, desde descubrir nuevos materiales hasta desarrollar soluciones sostenibles y tratamientos médicos innovadores.
La ciencia y la tecnología están viviendo una transformación sin precedentes gracias a los avances en inteligencia artificial (IA) y robótica. Los llamados self-driving labs o laboratorios autónomos emergen como una herramienta revolucionaria que promete acelerar el desarrollo de nuevos materiales, medicamentos y tecnologías sostenibles.
Este desarrollo tecnológico, que la revista Nature sitúa entre las innovaciones apasionantes de 2025, combina IA, robótica y análisis de datos para automatizar procesos de investigación y desarrollo (I+D), señalando el inicio de una nueva era en la ciencia.
¿Qué son los laboratorios autónomos?
Los laboratorios autónomos, que el Instituto Catón de Washington considera el nuevo activo de la IA, son plataformas experimentales que integran robots capaces de realizar experimentos, guiados por algoritmos inteligentes que toman decisiones basadas en los resultados obtenidos.
A diferencia de los métodos tradicionales, estos sistemas funcionan en un ciclo cerrado: diseñan, ejecutan, analizan y ajustan experimentos de manera continua y autónoma. Esto permite explorar espacios químicos y materiales mucho más amplios y complejos de lo que sería posible con métodos convencionales.
Por ejemplo, un laboratorio autónomo puede sintetizar y caracterizar materiales para aplicaciones específicas como baterías avanzadas, semiconductores o medicamentos. En lugar de realizar pruebas manuales durante meses, estos sistemas pueden obtener resultados en cuestión de días, optimizando recursos y reduciendo costos significativamente, destaca al respecto el Foro Económico Mundial.
Impacto en la ciencia de materiales
Uno de los campos más beneficiados por esta tecnología es la ciencia de materiales. En 2024, un equipo internacional utilizó laboratorios autónomos para descubrir 21 nuevos materiales orgánicos para láseres sólidos, un avance crucial para la electrónica eficiente en energía, según informa la Universidad de Toronto. Este logro fue posible gracias a la colaboración entre cinco laboratorios ubicados en diferentes continentes, todos conectados por algoritmos de IA que coordinaban las investigaciones.
Además, herramientas como MatterGen, desarrollada por Microsoft Research, están llevando esta revolución aún más lejos, según informó este mes de enero la propia compañía. MatterGen utiliza modelos generativos para diseñar nuevos materiales con propiedades específicas, como alta resistencia o conductividad térmica. Esto no solo acelera el proceso de descubrimiento, sino que también permite crear materiales completamente nuevos que antes eran inimaginables, destaca al respecto el CSIS de Washington.
Aplicaciones en salud y sostenibilidad
Los laboratorios autónomos no solo están transformando la ciencia de materiales; también están teniendo un impacto significativo en áreas como la salud y la sostenibilidad. En el ámbito farmacéutico, estas plataformas pueden identificar compuestos prometedores para nuevos medicamentos con una velocidad sin precedentes. En términos ambientales, permiten desarrollar productos más sostenibles desde el principio, minimizando el uso de recursos y reduciendo el impacto ecológico.
Por ejemplo, investigadores han utilizado estos laboratorios autónomos para optimizar reacciones catalíticas y desarrollar nanopartículas más sostenibles. Un estudio publicado en Chemical Communications describió en 2021 un sistema de reactor de flujo continuo autónomo que optimizó una reacción catalizada por nanopartículas de oro (AuNP) para la reducción de 4-nitrofenol, un compuesto que se utiliza para fabricar medicamentos, fungicidas, insecticidas y tintes, así como para oscurecer el cuero.
Este sistema utilizó un algoritmo de optimización global para ajustar automáticamente las condiciones experimentales, logrando una conversión máxima del 95% en menos de 2,5 horas. Este desarrollo no solo aceleró el proceso, sino que también generó modelos cinéticos precisos para comprender mejor la reacción.
Todo eso significa que la integración de inteligencia artificial y la automatización está transformando profundamente tanto la ciencia de materiales como la química, permitiendo avances significativos en sostenibilidad y eficiencia industrial.
¿El futuro? Humanos e IA trabajando juntos
Aunque los laboratorios autónomos representan un avance significativo, no buscan reemplazar a los científicos humanos. En cambio, funcionan como herramientas complementarias que potencian las capacidades humanas al automatizar tareas repetitivas y complejas. Los investigadores siguen siendo esenciales para definir objetivos experimentales y analizar los resultados en contextos más amplios, según los expertos.
De cara al futuro, se espera que estos sistemas se vuelvan aún más sofisticados gracias a avances como robots móviles, visión por computadora e interfaces basadas en lenguaje natural. Estas mejoras permitirán a los laboratorios autónomos abordar problemas aún más complejos y diversificados.
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