Mistério da superbactéria intrigou cientistas por uma década – até a IA do Google entrar em ação

Um avanço notável na pesquisa científica ocorreu graças à inteligência artificial desenvolvida pelo Google. Pesquisadores do Imperial College London, que passaram uma década estudando a resistência de superbactérias a antibióticos, viram o enigma ser resolvido em apenas dois dias por uma IA.

O sistema, denominado “co-scientist”, não apenas confirmou a teoria dos cientistas liderados pelo professor José R. Penadés, como também apresentou quatro novas soluções para o problema. Uma dessas hipóteses nunca tinha sido cogitada pela equipe, o que ampliou as perspectivas de pesquisa.

O desenvolvimento dessa tecnologia levanta questões sobre o papel da inteligência artificial na ciência. No entanto, a eficácia demonstrada pelo “co-scientist” pode representar uma revolução no campo científico, permitindo avanços antes inimagináveis.

Uma década de pesquisa resumida em dois dias

O professor Penadés e sua equipe dedicaram anos para desvendar o mecanismo de imunidade de certas bactérias a antibióticos. Ao testar o “co-scientist”, buscaram verificar suas hipóteses.

Para surpresa deles, a IA foi capaz de confirmar suas conclusões em um curto período.

A hipótese principal sugere que as bactérias desenvolvem uma estrutura que facilita a migração entre espécies, atuando como uma “chave mestra”. Além dessa descoberta, a IA também formulou outras explicações que estão sendo investigadas.

O “co-scientist” é baseado no modelo Gemini 2.0 e foi criado para colaborar em pesquisas científicas e biomédicas. Ele acelera significativamente a formulação de hipóteses e a geração de novas propostas de pesquisa, sendo uma ferramenta promissora para muitos pesquisadores.

O impacto de novas tecnologias

O lançamento do Evo 2, um modelo de inteligência artificial dedicado à biologia, representa mais um passo na integração da tecnologia com a ciência. Desenvolvido por renomadas instituições, ele promete avanços em previsões genéticas e na compreensão de doenças.

Por trás do projeto, estão pesquisadores de instituições como Berkeley, Stanford, Arc Institute, UCSF e NVIDIA. O treinamento do modelo incluiu 9,3 trilhões de nucleotídeos extraídos de 128.000 genomas completos.

O sucesso do “co-scientist” e o desenvolvimento do Evo 2 mostram como a inteligência artificial pode acelerar descobertas e abrir novas linhas de investigação. Para Penadés, o uso dessa tecnologia é como se o mundo científico chegasse a uma competição de alto nível.