.jpg)
L'automatització de laboratoris avança cap a un model cada cop més autònom, on els agents d'intel·ligència artificial suggereixen els pròxims experiments a realitzar. Tanmateix, la planificació i execució eficient d'aquestes tasques, considerant les limitacions reals del maquinari —com múltiples instruments amb diferents capacitats i rendiments—, continua sent un repte tècnic important. Per abordar-lo, s'ha proposat un enfocament en dues etapes: primer, la programació amb restriccions (constraint programming) permet calcular horaris òptims que minimitzen el temps total d'execució respectant les capacitats de cada equip; segon, un sistema de dependències d'estat entre tasques garanteix una execució robusta fins i tot davant d'imprevistos. Aquest model no només és aplicable en química de materials, sinó que estableix les bases per a qualsevol orquestador de processos crítics en entorns automatitzats.
En la pràctica, traslladar aquesta lògica a entorns empresarials requereix solucions de software a mida que integrin algoritmes d'optimització amb la infraestructura existent. A Q2BSTUDIO desenvolupem plataformes d'automatització de processos que combinen intel·ligència artificial i agents IA per coordinar fluxos de treball complexos. La nostra experiència abasta des de la implementació de serveis cloud AWS i Azure fins a la creació d'aplicacions a mida que gestionen l'assignació de recursos en temps real. A més, oferim serveis d'intel·ligència de negoci amb Power BI per visualitzar el rendiment d'aquests sistemes, i auditories de ciberseguretat que protegeixen la integritat de les dades. Tot això orientat a que organitzacions de qualsevol sector puguin beneficiar-se d'una planificació eficient i adaptable, similar a la que ja s'aconsegueix als laboratoris autònoms més avançats.
