Por mais de uma década, o professor associado do MIT, Rafael Gómez-Bombarelli, usou inteligência synthetic para criar novos materiais. À medida que a tecnologia se expandiu, também cresceram as suas ambições.
Agora, o professor recém-licenciado em ciência e engenharia de materiais acredita que a IA está preparada para transformar a ciência de formas nunca antes possíveis. Seu trabalho no MIT e em outros lugares é dedicado a acelerar esse futuro.
“Estamos em um segundo ponto de inflexão”, Gómez-Bombarelli diz. “A primeira foi por volta de 2015, com a primeira onda de aprendizagem de representação, IA generativa e dados de alto rendimento em algumas áreas da ciência. Essas são algumas das técnicas que trouxe pela primeira vez para meu laboratório no MIT. Agora acho que estamos em um segundo ponto de inflexão, misturando linguagem e mesclando múltiplas modalidades em inteligência científica geral. Teremos todas as courses de modelo e leis de escala necessárias para raciocinar sobre a linguagem, raciocinar sobre estruturas materiais e raciocinar sobre receitas de síntese.”
A pesquisa de Gómez Bombarelli combina simulações baseadas na física com abordagens como aprendizado de máquina e IA generativa para descobrir novos materiais com aplicações promissoras no mundo actual. Seu trabalho levou a novos materiais para baterias, catalisadores, plásticos e diodos emissores de luz orgânicos (OLEDs). Ele também foi cofundador de diversas empresas e atuou em conselhos consultivos científicos para startups que aplicam IA na descoberta de medicamentos, robótica e muito mais. Sua mais recente empresa, a Lila Sciences, está trabalhando para construir uma plataforma de superinteligência científica para as indústrias de ciências da vida, química e ciência de materiais.
Todo esse trabalho foi concebido para garantir que o futuro da investigação científica seja mais contínuo e produtivo do que a investigação atual.
“A IA para a ciência é um dos usos mais interessantes e ambiciosos da IA”, diz Gómez-Bombarelli. “Outras aplicações de IA têm mais desvantagens e ambiguidade. A IA para a ciência visa trazer um futuro melhor no tempo.”
De experimentos a simulações
Gómez-Bombarelli cresceu na Espanha e desde cedo gravitou em torno das ciências físicas. Em 2001, ele venceu uma competição das Olimpíadas de Química, colocando-o no caminho acadêmico em química, que estudou na faculdade de sua cidade natal, a Universidade de Salamanca. Gómez-Bombarelli permaneceu para fazer seu doutorado, onde investigou a função de substâncias químicas que danificam o DNA.
“Meu doutorado começou experimental, e então fui mordido pelo vírus da simulação e da ciência da computação na metade”, diz ele. “Comecei a simular as mesmas reações químicas que estava medindo no laboratório. Gosto da maneira como a programação organiza seu cérebro; parecia uma maneira pure de organizar o pensamento. A programação também é muito menos limitada pelo que você pode fazer com as mãos ou com instrumentos científicos.”
Em seguida, Gómez-Bombarelli foi para a Escócia para um pós-doutorado, onde estudou efeitos quânticos em biologia. Através desse trabalho, ele se conectou com Alán Aspuru-Guzik, professor de química na Universidade de Harvard, a quem se juntou para seu próximo pós-doutorado em 2014.
“Fui uma das primeiras pessoas a usar IA generativa para química em 2016 e fiz parte da primeira equipe a usar redes neurais para compreender moléculas em 2015”, diz Gómez-Bombarelli. “Foram os primórdios do aprendizado profundo para a ciência.”
Gómez-Bombarelli também começou a trabalhar para eliminar partes manuais de simulações moleculares para executar experimentos de alto rendimento. Ele e seus colaboradores acabaram executando centenas de milhares de cálculos em materiais, descobrindo centenas de materiais promissores para testes.
Depois de dois anos no laboratório, Gómez-Bombarelli e Aspuru-Guzik fundaram uma empresa de computação de materiais de uso geral, que acabou se concentrando na produção de diodos emissores de luz orgânicos. Gómez-Bombarelli ingressou na empresa em tempo integral e considera isso a coisa mais difícil que já fez em sua carreira.
“Foi incrível tornar algo tangível”, diz ele. “Além disso, depois de ver Aspuru-Guzik administrar um laboratório, eu não queria me tornar professor. Meu pai period professor de linguística e achei que period um trabalho tranquilo. Então vi Aspuru-Guzik com um grupo de 40 pessoas, e ele estava na estrada 120 dias por ano. Foi uma loucura. Não achei que tivesse esse tipo de energia e criatividade.”
Em 2018, Aspuru-Guzik sugeriu que Gómez-Bombarelli se candidatasse a um novo cargo no Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais do MIT. Mas, com o receio de conseguir um emprego docente, Gómez-Bombarelli deixou o prazo passar. Aspuru-Guzik confrontou-o em seu escritório, bateu com as mãos na mesa e disse-lhe: “Você precisa se inscrever para isso”. Foi o suficiente para que Gómez-Bombarelli elaborasse um requerimento formal.
Felizmente, em sua startup, Gómez-Bombarelli passou muito tempo pensando em como criar valor a partir da descoberta de materiais computacionais. Durante o processo de entrevista, diz ele, sentiu-se atraído pela energia e pelo espírito colaborativo do MIT. Ele também começou a apreciar as possibilidades de pesquisa.
“Tudo o que eu fazia no pós-doutorado e na empresa seria um subconjunto do que eu poderia fazer no MIT”, diz ele. “Eu estava fabricando produtos e ainda faço isso. De repente, meu universo de trabalho period um subconjunto desse novo universo de coisas que eu poderia explorar e fazer.”
Já se passaram nove anos desde que Gómez Bombarelli ingressou no MIT. Hoje seu laboratório se concentra em como a composição, estrutura e reatividade dos átomos afetam o desempenho dos materiais. Ele também usou simulações de alto rendimento para criar novos materiais e ajudou a desenvolver ferramentas para mesclar aprendizado profundo com modelagem baseada em física.
“Simulações baseadas em física fazem com que os dados e os algoritmos de IA melhorem quanto mais dados você fornece a eles”, diz Gómez Bombarelli. “Existem todos os tipos de ciclos virtuosos entre IA e simulações.”
O grupo de pesquisa que ele construiu é exclusivamente computacional – eles não realizam experimentos físicos.
“É uma bênção porque podemos ter uma enorme amplitude e fazer muitas coisas ao mesmo tempo”, diz ele. “Adoramos trabalhar com experimentalistas e tentamos ser bons parceiros com eles. Também adoramos criar ferramentas computacionais que ajudem os experimentalistas a fazer a triagem das ideias provenientes da IA.”
Gómez-Bombarelli também continua focado nas aplicações reais dos materiais que inventa. Seu laboratório trabalha em estreita colaboração com empresas e organizações como o Programa de Ligação Industrial do MIT para compreender as necessidades materiais do setor privado e os obstáculos práticos do desenvolvimento comercial.
Acelerando a ciência
À medida que o entusiasmo em torno da inteligência synthetic explodiu, Gómez-Bombarelli viu o campo amadurecer. Empresas como Meta, Microsoft e DeepMind do Google agora realizam regularmente simulações baseadas em física que lembram aquilo em que ele estava trabalhando em 2016. Em novembro, o Departamento de Energia dos EUA lançou a Missão Genesis para acelerar a descoberta científica, a segurança nacional e o domínio energético usando IA.
“A IA para simulações passou de algo que talvez pudesse funcionar para uma visão científica consensual”, diz Gómez-Bombarelli. “Estamos em um ponto de inflexão. Os humanos pensam em linguagem pure, escrevemos artigos em linguagem pure, e acontece que esses grandes modelos de linguagem que dominam a linguagem pure abriram a capacidade de acelerar a ciência. Vimos que o dimensionamento funciona para simulações. Vimos que o dimensionamento funciona para a linguagem. Agora vamos ver como o dimensionamento funciona para a ciência.”
Quando ele veio pela primeira vez para o MIT, Gómez-Bombarelli diz que ficou impressionado com a falta de competitividade entre os pesquisadores. Ele tenta trazer esse mesmo pensamento de soma positiva para seu grupo de pesquisa, formado por cerca de 25 alunos de pós-graduação e pós-doutorado.
“Crescemos naturalmente e nos tornamos um grupo muito diversificado, com um conjunto diversificado de mentalidades”, diz Gomez-Bombarelli. “Todo mundo tem suas próprias aspirações profissionais, pontos fortes e fracos. Descobrir como ajudar as pessoas a serem as melhores versões de si mesmas é divertido. Agora sou eu que insisto que as pessoas se candidatem a cargos docentes após o prazo. Acho que passei nesse bastão.”