Resumen: La historia de la ciencia está marcada por descubrimientos fortuitos, donde las observaciones inesperadas, en lugar de las hipótesis dirigidas, abrieron nuevos campos de investigación. Mientras que los laboratorios autónomos modernos se destacan en la aceleración de las pruebas de hipótesis, su optimización para la eficiencia corre el riesgo de pasar por vía estos hallazgos cruciales y no planificados. Para abordar esta brecha, presentamos a Scilink, un marco de inteligencia artificial de código abierto y de código abierto diseñado para operacionalizar la casualidad en la investigación de materiales mediante la creación de un vínculo directo y automatizado entre la observación experimental, la evaluación de novedades y las simulaciones teóricas. El marco emplea una estrategia de IA híbrida donde los modelos especializados de aprendizaje automático realizan un análisis cuantitativo de datos experimentales, mientras que los modelos de lenguaje grandes manejan un razonamiento de nivel superior. Estos agentes convierten de forma autónoma los datos sin procesar de las técnicas de caracterización de materiales en reclamos científicos falsificables, que luego se califican cuantitativamente para la novedad contra la literatura publicada. Demostramos la versatilidad del marco en diversos escenarios de investigación, mostrando su aplicación a la resolución atómica y los datos hiperespectrales, su capacidad para integrar la guía de expertos humanos en tiempo real y su capacidad para cerrar el ciclo de investigación al proponer experimentos de seguimiento específicos. Al analizar sistemáticamente todas las observaciones y contextualizarlas, Scilink proporciona un marco práctico para la investigación de materiales impulsados por la IA que no solo mejora la eficiencia, sino que también cultiva activamente un entorno maduro para los descubrimientos fortuitos, lo que supera la brecha entre la experimentación automatizada y la exploración científica abierta.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 11 de agosto de 2025.
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