Think about um parceiro de pesquisa que leu todos os trabalhos científicos que você possui, discutindo incansavelmente novos experimentos o tempo todo. O Google está tentando transformar essa visão em realidade com um novo sistema de IA projetado para atuar como um “co-cientista”.
Esse assistente movido a IA pode peneirar as vastas bibliotecas de pesquisa, propõe novas hipóteses e até delinear planos de experimentos-tudo em colaboração com pesquisadores humanos. A ferramenta mais recente do Google, testada na Stanford College e Imperial Faculty London, usa o raciocínio avançado para ajudar os cientistas a sintetizar montanhas de literatura e gerar novas idéias. O objetivo é acelerar os avanços científicos, entendendo a sobrecarga de informações e sugerindo insights que um humano pode perder.
Esse “Co-cientista da IA”Como o Google chama, não é um robô físico em um laboratório, mas um sistema sofisticado de software program. Ele é construído nos modelos de IA mais recentes do Google (principalmente os Modelo Gemini 2.0) e reflete a maneira como os cientistas pensam – do brainstorming a criticar idéias. Em vez de apenas resumir fatos conhecidos ou procurar trabalhos, o sistema deve descobrir o conhecimento unique e propor hipóteses genuinamente novas com base em evidências existentes. Em outras palavras, ele não encontra apenas respostas para perguntas – ajuda a inventar novas perguntas a serem feitas.
Google e sua unidade de IA DeepMind priorizaram aplicativos científicos para a IA, depois de demonstrar sucessos como Alfafoldque usou a IA para resolver o quebra-cabeça de 50 anos de dobragem de proteínas. Com o co-cientista da IA, eles esperam “acelerar a velocidade do relógio” de descobertas em campos da biomedicina à física.
Co-cientista da IA (Google)
Como funciona um co-cientista da IA
Sob o capô, o co-cientista da IA do Google é na verdade composto por vários programas especializados de IA-pense neles como uma equipe de assistentes de pesquisa tremendous rápidos, cada um com um papel específico. Esses Agentes da IA Trabalhe juntos em um pipeline que imita o método científico: um gera idéias, outros criticam e refinam -os, e as melhores idéias são encaminhadas ao cientista humano.
De acordo com a equipe de pesquisa do Google, eis como o processo se desenrola:
- Agente de geração – Minas de pesquisa relevante e sintetiza as descobertas existentes para propor novos caminhos ou hipóteses.
- Agente de reflexão – atua como revisor de pares, verificando a precisão, a qualidade e a novidade das hipóteses propostas e eliminando idéias falhas.
- Agente de classificação – conduz um “torneio” de idéias, efetivamente ter as hipóteses competindo em debates simulados e depois os classifica com base nos quais parecem mais promissores.
- Agente de proximidade – Grupos hipóteses semelhantes juntas e elimina duplicatas para que o pesquisador não esteja revisando idéias repetitivas.
- Agente de evolução -leva as hipóteses mais bem classificadas e as refina ainda mais, usando analogias ou simplificando conceitos para maior clareza para melhorar as propostas.
- Agente de meta-revisão – Finalmente, compila as melhores idéias em uma proposta de pesquisa coerente ou visão geral para o cientista humano revisar.
Fundamentalmente, o cientista humano permanece no circuito em todas as etapas. O co-cientista da IA não funciona isoladamente ou toma decisões finais por conta própria. Os pesquisadores começam a se alimentar de uma meta de pesquisa ou pergunta na linguagem pure – por exemplo, uma meta de encontrar novas estratégias para tratar uma determinada doença – juntamente com quaisquer restrições relevantes ou idéias iniciais que possuem. O sistema de IA passa pelo ciclo acima para produzir sugestões. O cientista pode fornecer suggestions ou ajustar parâmetros, e a IA irá atingir novamente.
O Google construiu o sistema para ser “criado para a colaboração”, o que significa que os cientistas podem inserir suas próprias idéias ou críticas de sementes durante o processo da IA. A IA pode até usar ferramentas externas, como a pesquisa na net e outros modelos especializados para verificar fatos duas vezes ou coletar dados enquanto funcionam, garantindo que suas hipóteses sejam fundamentadas em informações atualizadas.
Agentes co-cientistas da IA (Google)
Um caminho mais rápido para avançar
Ao terceirizar parte do trabalho de pesquisa de pesquisa – revisões exaustivas de literatura e brainstorming inicial – para uma máquina inabalável, os cientistas esperam acelerar drasticamente a descoberta. O co-cientista da IA pode ler muito mais papéis do que qualquer humano, e nunca fica sem combinações de idéias para experimentar.
“Tem o potencial de acelerar os esforços dos cientistas para enfrentar grandes desafios em ciências e medicina”, os pesquisadores do projeto escreveu no jornal. Os primeiros resultados são encorajadores. Em um estudo com foco na fibrose hepática (cicatrizes do fígado), o Google relatou que toda abordagem que o co-cientista da IA sugeriu que mostrou capacidade promissora de inibir os fatores de administração da doença. De fato, as recomendações da IA nesse experimento não foram tiros no escuro – eles se alinharam com o que os especialistas consideram intervenções plausíveis.
Além disso, o sistema demonstrou uma capacidade de melhorar as soluções projetadas pelo homem ao longo do tempo. Segundo o Google, a IA continuou refinando e otimizando soluções que os especialistas haviam proposto inicialmente, indicando que pode aprender e agregar valor incremental além da experiência humana a cada iteração.
Outro teste notável envolveu o problema espinhoso da resistência a antibióticos. Os pesquisadores encarregaram a IA de explicar como um certo elemento genético ajuda as bactérias a espalhar seus traços resistentes a drogas. Sem o conhecimento da IA, uma equipe científica separada (em um estudo ainda não publicado) já havia descoberto o mecanismo. A IA recebeu apenas informações básicas básicas e alguns trabalhos relevantes, depois deixados para seus próprios dispositivos. Em dois dias, chegou à mesma hipótese que os cientistas humanos tinham.
“Esse achado foi validado experimentalmente no estudo de pesquisa independente, que period desconhecido para o co-cientista durante a geração de hipóteses”, observou os autores. Em outras palavras, a IA conseguiu redescobrir uma visão importante por conta própria, mostrando que pode conectar pontos de uma maneira que rivaliza com a intuição humana – pelo menos nos casos em que existam amplos dados.
As implicações dessa velocidade e alcance interdisciplinar são enormes. Os avanços geralmente acontecem quando as idéias de diferentes áreas colidem, mas nenhuma pessoa pode ser especialista em tudo. Uma IA que absorveu o conhecimento entre genética, química, medicina e muito mais poderia propor idéias que os especialistas humanos podem ignorar. A unidade DeepMind do Google já provou como a IA transformadora na ciência pode ser com o Alphafold, que previu as estruturas 3D das proteínas e foi aclamado como um grande salto adiante para a biologia. Essa conquista, que acelerou a descoberta de medicamentos e o desenvolvimento da vacina, até ganhou a equipe do Deepmind uma parte das mais altas honras da ciência (incluindo o reconhecimento vinculado ao Prêmio Nobel).
O novo co-cientista da IA pretende dar saltos semelhantes ao brainstorming diário de pesquisa. Embora as primeiras aplicações tenham sido na biomedicina, o sistema poderia, em princípio, ser aplicado a qualquer domínio científico-da física à ciência ambiental-uma vez que o método de geração e verificação de hipóteses é disciplina-agnóstico. Os pesquisadores podem usá -lo para procurar novos materiais, explorar soluções climáticas ou descobrir novos teoremas matemáticos. Em cada caso, a promessa é a mesma: um caminho mais rápido da questão para a percepção, potencialmente comprimindo anos de tentativa e erro em um prazo muito mais curto.