• Desarrollar nuevos materiales y medicamentos es extremadamente costoso y lleva mucho tiempo, con gastos promedio estimados de entre 10 y 1.000 millones de dólares para llevar un nuevo material o fármaco al mercado.
• Herramientas de aprendizaje automático más inteligentes y adaptables podrían acelerar significativamente el descubrimiento de materiales y fármacos, mejorando la eficiencia, precisión y sostenibilidad del diseño experimental.

¿Cómo podemos acelerar el descubrimiento en ciencia de materiales y el desarrollo de nuevos fármacos, afrontando al mismo tiempo la escasez de datos y la limitación de recursos?

Esa es la pregunta central de BENEFICIARY, un nuevo proyecto del Instituto IMDEA Materiales que busca desarrollar herramientas de aprendizaje automático más inteligentes y adaptables para optimizar estos procesos.

Estas herramientas permitirán a los investigadores hacer mejores predicciones incluso con datos limitados, y mejorar la forma en la que se modelan y automatizan los procesos científicos.

El proyecto se centra en dos grandes áreas: el descubrimiento de nuevos materiales y fármacos, con el objetivo a largo plazo de reducir el tiempo y los costes necesarios para llevar la innovación del laboratorio a la sociedad.

“Desarrollar nuevos materiales o medicamentos es extremadamente costoso y lleva mucho tiempo: los materiales pueden tardar hasta una década y costar 10 millones de dólares, mientras que los fármacos pueden superar los 1.000 millones y los 14 años”, explica la Dra. Schenk.

“Los laboratorios autónomos impulsados por la inteligencia artificial (IA) y robótica ofrecen el potencial de reducir drásticamente tanto los plazos como los costes. Pero para llegar a ese punto, necesitamos soluciones más inteligentes que puedan superar desafíos como la escasez de datos y recursos.”

El proyecto BENEFICIARY (hyBrid lEarniNg approachEs For Improving effiCIency And acceleRating discovery) será liderado por la Dra. Schenk, tras recibir una prestigiosa beca Ramón y Cajal del gobierno español.

El proyecto se basa directamente en su trabajo previo, que se ha centrado en desarrollar modelos y algoritmos de aprendizaje automático para sistemas de materiales complejos, buscando acelerar el descubrimiento y hacer los procesos industriales más sostenibles.

También aborda desafíos metodológicos que ha enfrentado en los últimos años, particularmente aquellos relacionados con la cuantificación de la incertidumbre y el aprendizaje a partir de conjuntos de datos pequeños, extendiéndose además al campo biomédico, donde existen desafíos similares.

El valor de los laboratorios autónomos y la IA radica en su capacidad de reducir drásticamente estos plazos mediante la automatización de experimentos con intervención humana mínima.

La motivación de Schenk para este proyecto tiene un fuerte componente de sostenibilidad. En ocasiones anteriores ha destacado cómo la IA y la robótica pueden contribuir al desarrollo de plásticos biodegradables de base biológica y otros materiales más respetuosos con el medio ambiente.

“Existe una necesidad urgente de desarrollar estos materiales más sostenibles, no solo para hacer frente a las limitaciones de recursos, sino también para reducir el enorme problema de los residuos”, afirma la Dra. Schenk.

“Los residuos terminan no solo en nuestros océanos, sino también en muchos otros lugares, como el desierto de Atacama, que en los últimos años se ha convertido en un vertedero de montañas de ropa desechada.”

“Esto motiva la búsqueda de soluciones innovadoras que puedan ayudar a proteger nuestro entorno al mismo tiempo que hacen avanzar la ciencia de materiales”, añade.

BENEFICIARY pretende sentar las bases digitales para facilitar esta transición: modelos más precisos, herramientas que mejoren la toma de decisiones y algoritmos capaces de guiar la experimentación de forma más inteligente, tanto en química como en biología.

No obstante, como subraya la propia investigadora, lograr estos objetivos no depende únicamente del avance tecnológico, sino también de una colaboración interdisciplinar real y de un cambio de mentalidad.

“No hace falta ser científico para cambiar el mundo”, afirma. “Pero la ciencia es un esfuerzo colectivo. Estoy muy agradecida por esta oportunidad y con muchas ganas de colaborar con investigadores de diferentes áreas para superar límites, desafiar supuestos y desarrollar herramientas que puedan tener un impacto real, no solo en el laboratorio, sino en el mundo que compartimos.”

Para la Dra. Schenk, recibir una ayuda Ramón y Cajal representa un merecido reconocimiento a su trayectoria. Tras años solicitando becas de investigación competitivas a título individual, el éxito de esta convocatoria fue difícil de asimilar al principio.

“Hubo momentos en los que me dije: ‘Esta es la última vez. Si no sale, tomaré otro camino’”, recuerda. “Pero de alguna manera, siempre encontraba la energía para intentarlo de nuevo.”

Esa perseverancia refleja el mismo enfoque que aplica a su trabajo científico: el compromiso con resolver problemas complejos y mejorar sistemas que suelen ser lentos, costosos o ineficientes.