Le génie de l'évolution est rarement vu en action, ainsi, la main invisible guidant la direction des systèmes biologiques est souvent considérée comme allant de soi. Cependant, en appliquant les principes de la sélection naturelle aux questions de recherche et en concevant des robots pour effectuer ces tâches, les scientifiques créent les premières machines évolutives au monde.

Cela ressemble à quelque chose de la science-fiction, mais il y a des avantages pratiques immédiats à cette approche tournée vers l'avenir. Tout concevoir, des produits pharmaceutiques aux téléphones portables, nécessite d'innombrables heures d'essais et d'erreurs dans un laboratoire, expérimenter des combinaisons de nouveaux matériaux, puis les tester et les optimiser laborieusement. Heureusement, l'aide est peut-être en route sous la forme d'un système de robotique informatique qui applique les principes de l'évolution au processus de découverte de matériaux.

"C'est d'abord l'évolution, " dit le Dr Lee Cronin, un chimiste à l'Université de Glasgow, ROYAUME-UNI. "L'évolution a créé la biologie, pas l'inverse. » Cela a conduit à l'étonnante complexité du monde biologique et Cronin pense que c'est aussi la solution parfaite pour la science des matériaux.

« Nous avions besoin d'un processus pour générer des entités physiques, les mettre dans un environnement et voir s'ils vivent ou meurent, " explique-t-il. Pour cela, Cronin et ses collègues du projet européen EVOBLISS ont conçu un robot modulaire qui mélangerait des gouttelettes d'huile sur une boîte de Pétri et les déplacerait. Le comportement de la goutte a été enregistré, ainsi que les conditions de départ qui l'ont créé.

De cette façon, ils pouvaient filtrer et sélectionner des gouttelettes présentant certaines caractéristiques matérielles :si elles se comportaient de la manière souhaitée, elles « vivaient » et les conditions pour la créer survivaient. S'ils ne le faisaient pas, ils « mouraient » et étaient jetés.

Ce type de recherche évolutive réduit considérablement le temps et les coûts car le robot effectue des milliers d'essais sans interruption. Pour Cronin cependant, le véritable avantage de l'approche va au-delà du dépistage. "L'évolution fait tellement plus, il génère de la nouveauté pour résoudre des problèmes que vous n'auriez jamais cru possibles, " dit-il. Avec le robot, ils peuvent explorer l'inattendu, c'est-à-dire lorsqu'une goutte se comporte d'une manière nouvelle, les conditions peuvent être sauvegardées et optimisées davantage.

Le concept d'utilisation d'ordinateurs évolutifs s'avère incroyablement efficace pour traiter des systèmes complexes. Alphonse Jaramillo, Professeur de biologie synthétique à l'Université de Warwick, ROYAUME-UNI, développé une approche similaire pour résoudre des problèmes biologiques complexes comme la lutte contre la résistance aux antimicrobiens. Dans son ordinateur évolutionnaire, les vraies bactéries sont modifiées pour éviter d'être infectées par des bactériophages. Lorsqu'un phage « résout » le problème consistant à vaincre les défenses de la bactérie, il survit. Il y a des quantités incalculables d'interactions moléculaires qui se produisent au cours de ce processus, mais, selon Jaramillo, "quand l'évolution a lieu, vous connaissez déjà le résultat de la réaction." Le calcul est effectué dans le virus lui-même et les données stockées dans son génome.

De retour dans le laboratoire des matériaux, la situation est la même. Les calculs ne sont pas effectués sur un ordinateur ; elles se font physiquement dans le robot. Cronin dit que les données stockées sur une puce de silicium ne sont qu'une représentation de la réalité. "Nous utilisons notre système pour optimiser la réalité."

Blair Brettman, professeur assistant à la Georgia Tech School of Material Science and Engineering, NOUS, travaillait auparavant dans l'industrie en réalisant de nombreuses expériences qu'EVOBLISS promet maintenant d'automatiser. Elle est optimiste quant à la capacité de la technologie à réduire le travail humain et à explorer le comportement des matériaux complexes. "La plupart des matériaux commerciaux sont des mélanges de beaucoup de choses différentes et il est très difficile de prédire comment les combinaisons réagiront."

Cependant, Brettman voit certains défis. "Le plus limitatif est ce que vous devez caractériser ou apprendre sur l'échantillon, " dit-elle. " Si tout ce que vous voulez faire, c'est regarder à quel point un liquide mouille, ce sera relativement facile. Mais si vous voulez voir comment un liquide pénètre dans un solide, cela va être beaucoup plus difficile à analyser. » Plus le matériau est complexe à manipuler et les variables à mesurer, la mise à l'échelle la plus difficile sera.

C'est l'une des raisons pour lesquelles les chercheurs ont commencé avec des matériaux liquides, mais conceptuellement, cela peut être extrapolé à n'importe quel matériau. Jusque là, des plateformes pour optimiser spécifiquement trois classes de matériaux ont été conçues :les liquides de nettoyage, des nano-clusters d'or qui détectent les contaminants chimiques, et de nouvelles molécules organiques de type médicamenteux.

Avec cette nouvelle appréciation de l'évolution comme point de départ, et non la conséquence de la biologie, des machines évolutives semblent prêtes à exploiter cette force unique de la nature. EVOBLISS est soutenu par le programme EU Future and Emerging Technologies (FET).