Un marco metodológico para desarrollar gemelos digitales en laboratorios autónomos

Resumen

Este trabajo propone una metodología progresiva para el desarrollo de gemelos digitales aplicados a laboratorios autónomos de descubrimiento de materiales, basada en una arquitectura modular sustentada en ROS2, Gazebo y herramientas de simulación multiescala. Aunque los self-driving labs integran robótica, inteligencia artificial y análisis de datos para cerrar el ciclo diseño-fabricación-medición-análisis, actualmente persisten desafíos importantes como la brecha sim-to-real, la falta de estandarización y la ausencia de marcos metodológicos estructurados. Para abordar esta carencia, se presenta una estrategia multinivel (I–VI) que abarca desde la definición conceptual del laboratorio y el modelado estructural hasta la integración de simulación multiescala, la orquestación experimental y la calibración sim-to-real. La metodología toma como base el laboratorio Brain Lab de IMDEA Energía, integrando en el entorno simulado robots manipuladores y móviles, así como distintos dispositivos y elementos del laboratorio. El entorno físico existente permitirá, en una fase posterior, la validación del gemelo digital. Los resultados preliminares demuestran la viabilidad del enfoque y su potencial para habilitar laboratorios científicos autónomos, escalables y reconfigurables.