Resumen: El control de instrumentación compleja de laboratorio a menudo requiere una importante experiencia en programación, lo que crea una barrera para los investigadores que carecen de habilidades computacionales. Este trabajo explora el potencial de los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT, y los agentes de inteligencia artificial (IA) basados en LLM para permitir una programación y automatización eficientes de equipos científicos. A través de un estudio de caso que involucra la implementación de una configuración que puede usarse como una cámara de un solo píxel o un microscopio de fotocorriente de barrido, demostramos cómo ChatGPT puede facilitar la creación de scripts personalizados para el control de instrumentación, reduciendo significativamente la barrera técnica para la personalización experimental. Sobre la base de esta capacidad, ilustramos aún más cómo las herramientas asistidas por LLM pueden extenderse a agentes autónomos de IA capaces de operar de forma independiente instrumentos de laboratorio y refinar estrategias de control de forma iterativa. Este enfoque subraya el papel transformador de las herramientas basadas en LLM y los agentes de inteligencia artificial para democratizar la automatización de laboratorios y acelerar el progreso científico.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 6 de abril de 2026.
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