O gênio da evolução raramente é visto em ação, portanto, a mão invisível que guia a direção dos sistemas biológicos é freqüentemente considerada um dado adquirido. Contudo, aplicando os princípios da seleção natural a questões de pesquisa e projetando robôs para realizar essas tarefas, os cientistas estão criando as primeiras máquinas evolucionárias do mundo.

Parece algo de ficção científica, mas há benefícios práticos imediatos para essa abordagem voltada para o futuro. Projetar tudo, de produtos farmacêuticos a telefones celulares, requer incontáveis ​​horas de tentativa e erro em um laboratório, experimentando combinações de novos materiais, em seguida, testando-os laboriosamente e otimizando-os. Felizmente, a ajuda pode estar a caminho na forma de um sistema robótico computacional que aplica os princípios da evolução ao processo de descoberta de materiais.

"É a evolução primeiro, "diz o Dr. Lee Cronin, um químico da Universidade de Glasgow, REINO UNIDO. "A evolução criou a biologia, não o contrário. "Isso levou à surpreendente complexidade do mundo biológico e Cronin acredita que também é a solução perfeita para a ciência dos materiais.

“Precisávamos de um processo para gerar entidades físicas, coloque-os em um ambiente e veja se eles vivem ou morrem, "ele explica. Para isso, Cronin e colegas do projeto EVOBLISS da UE projetaram um robô modular que misturaria gotículas de óleo em uma placa de Petri e as movimentaria. O comportamento da gota foi registrado, junto com as condições iniciais que o criaram.

Desta maneira, eles podiam filtrar e selecionar gotículas com certas características materiais:se se comportaram da maneira desejada, "viveram" e as condições para criá-lo sobreviveram. Do contrário, 'morreram' e foram descartados.

Esse tipo de busca evolutiva reduz muito o tempo e os custos porque o robô realiza milhares de tentativas sem interrupção. Porém, para Cronin, a real vantagem da abordagem vai além da triagem. "A evolução faz muito mais, gera novidades para resolver problemas que você nunca imaginou serem possíveis, ", diz ele. Com o robô, eles podem explorar o inesperado, ou seja, quando uma gota se comporta de uma maneira nova, as condições podem ser salvas e otimizadas.

O conceito de usar computadores movidos a evolução está se provando incrivelmente eficaz para lidar com sistemas complexos. Alfonso Jaramillo, Professor de Biologia Sintética da Universidade de Warwick, REINO UNIDO, desenvolveu uma abordagem semelhante para resolver problemas biológicos complexos, como o combate à resistência antimicrobiana. Em seu computador evolutivo, bactérias reais são alteradas para evitar a infecção por bacteriófagos. Quando um fago "resolve" o problema de derrotar as defesas da bactéria, ele sobrevive. Existem quantidades incalculáveis ​​de interações moleculares que ocorrem durante este processo, mas, de acordo com Jaramillo, "quando a evolução ocorre, você já sabe o resultado da reação." O cálculo é feito dentro do próprio vírus e os dados armazenados em seu genoma.

De volta ao laboratório de materiais, a situação é a mesma. Os cálculos não estão sendo executados em um computador; eles são feitos fisicamente no robô. Cronin diz que os dados armazenados em um chip de silício são apenas uma representação da realidade. "Estamos usando nosso sistema para otimizar a realidade."

Blair Brettman, professor assistente na Georgia Tech School of Material Science and Engineering, NÓS, anteriormente trabalhou na indústria fazendo muitos dos experimentos que EVOBLISS agora promete automatizar. Ela está otimista sobre a capacidade da tecnologia de reduzir o trabalho humano e explorar como os materiais complexos se comportarão. "A maioria dos materiais comerciais são misturas de muitas coisas diferentes e é muito difícil prever como as combinações irão reagir."

Contudo, Brettman vê alguns desafios. "O mais limitante é o que você tem que caracterizar ou aprender sobre a amostra, "ela diz." Se tudo que você quer fazer é ver como um líquido molha bem, isso será relativamente fácil. Mas se você quiser ver como um líquido penetra em um sólido, isso será muito mais difícil de analisar. "Quanto mais complexo for o material para manipular e as variáveis ​​para medir, mais difícil será o aumento de escala.

Esta é uma das razões pelas quais os pesquisadores começaram com materiais líquidos, mas conceitualmente pode ser extrapolado para qualquer material. Até aqui, plataformas para otimizar especificamente três classes de materiais foram projetadas:líquidos de limpeza, nano-clusters de ouro que detectam contaminantes químicos, e novas moléculas orgânicas semelhantes a drogas.

Com esta nova apreciação da evolução como ponto de partida, e não a consequência da biologia, máquinas evolucionárias parecem destinadas a aproveitar essa força única da natureza. EVOBLISS é apoiado pelo programa EU Future and Emerging Technologies (FET).