Laboratórios de pesquisa modernos estão utilizando inteligência artificial (IA) para processar resultados experimentais em uma velocidade sem precedentes. Ao integrar IA com instrumentos automatizados e supercomputadores, os cientistas podem analisar vastos conjuntos de dados em tempo real, identificar padrões instantaneamente e até mesmo prever resultados sem a necessidade de realizar experimentos tradicionais lentos. Essa capacidade já está revolucionando áreas que vão desde a ciência dos materiais até a biologia.

A seguir, exploramos as principais formas pelas quais a IA torna a análise de dados laboratoriais muito mais rápida:

• Laboratórios automatizados “autônomos”: Robôs guiados por IA realizam experimentos continuamente e escolhem quais amostras testar, reduzindo o tempo ocioso e medições redundantes.
• Processamento de dados em tempo real: Dados transmitidos diretamente dos instrumentos são enviados para sistemas computacionais movidos por IA para análise instantânea. Os pesquisadores podem ajustar os experimentos imediatamente, pois os resultados são entregues em minutos, e não em dias.
• Modelos preditivos de aprendizado de máquina: Uma vez treinados, os modelos de IA podem simular experimentos computacionalmente. Por exemplo, eles podem gerar milhares de estruturas moleculares ou perfis de expressão gênica em minutos, algo que técnicas laboratoriais levariam semanas ou meses para realizar.
• Automação completa do processo de pesquisa: Plataformas amplas de IA (como o FutureHouse do MIT) estão sendo desenvolvidas para gerenciar fluxos de trabalho inteiros — desde a revisão bibliográfica e coleta de dados até o planejamento e análise experimental — automatizando muitas etapas críticas da pesquisa.

Esses avanços permitem que os cientistas se concentrem no conhecimento em vez da rotina de processamento de dados, acelerando dramaticamente o ritmo das descobertas.

Automação Guiada por IA em Laboratórios

Pesquisadores estão construindo laboratórios autônomos que realizam experimentos com mínima intervenção humana.
Por exemplo, a instalação A-Lab do Lawrence Berkeley Lab combina algoritmos de IA com braços robóticos: a IA sugere novos materiais para testar, e os robôs os misturam e testam em rápida sucessão. Esse ciclo fechado de “cientistas robôs” permite validar compostos promissores muito mais rapidamente do que em estudos manuais.

De forma semelhante, o projeto FutureHouse do MIT está desenvolvendo agentes de IA para lidar com tarefas como busca bibliográfica, planejamento experimental e análise de dados, para que os cientistas possam focar nas descobertas em vez das tarefas rotineiras.

Um exemplo especialmente marcante é o microscópio autônomo do Argonne National Laboratory. Nesse sistema, um algoritmo de IA começa escaneando alguns pontos aleatórios em uma amostra e depois prevê onde podem estar as próximas características interessantes.

Ao focar apenas em regiões ricas em dados e pular áreas uniformes, o microscópio coleta imagens úteis muito mais rápido do que uma varredura tradicional ponto a ponto. Como explicam os cientistas do Argonne, o controle de IA “em tempo real” “elimina a necessidade de intervenção humana e acelera dramaticamente o experimento”.

Na prática, isso significa um uso muito mais eficiente do tempo em instrumentos de alta demanda: os pesquisadores podem realizar múltiplas varreduras de alta resolução no mesmo tempo que métodos manuais levariam para fazer apenas uma.

Processamento de Dados em Tempo Real em Centros de Pesquisa

Grandes centros de pesquisa estão usando IA para analisar dados à medida que são produzidos. No Berkeley Lab, dados brutos de microscópios e telescópios são transmitidos diretamente para um supercomputador.

Fluxos de trabalho de aprendizado de máquina processam esses dados em minutos. Por exemplo, uma nova plataforma chamada Distiller envia imagens de microscópios eletrônicos para o supercomputador NERSC durante a captura; os resultados retornam instantaneamente, permitindo que os cientistas ajustem o experimento na hora.

Até instrumentos complexos se beneficiam: no acelerador a laser BELLA, modelos de deep learning ajustam continuamente os feixes de laser e elétrons para máxima estabilidade, reduzindo drasticamente o tempo que os cientistas gastam em calibrações manuais.

Outros laboratórios nacionais usam IA para controle de qualidade em tempo real. O sincrotron NSLS-II do Brookhaven agora emprega agentes de IA para monitorar experimentos nas linhas de feixe 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Se uma amostra se desloca ou os dados parecem “fora do padrão”, o sistema sinaliza imediatamente. Esse tipo de detecção de anomalias economiza muito tempo — os cientistas podem corrigir problemas em tempo real, em vez de descobri-los após horas de perda de tempo de feixe.

Da mesma forma, o Grande Colisor de Hádrons do CERN usa algoritmos de “ML rápido” embutidos em seu hardware de gatilho: IA personalizada em FPGAs analisa sinais de colisão instantaneamente, calculando energias de partículas em tempo real e superando filtros de sinal mais antigos.

Em todos esses exemplos, a IA transforma o fluxo de trabalho de “coletar tudo para analisar depois” para “analisar em tempo real”, tornando o processamento de dados praticamente instantâneo.

Modelos Preditivos para Insights Rápidos

A IA não está apenas acelerando experimentos existentes – ela também está substituindo trabalhos laboratoriais lentos por experimentos virtuais. Em genômica, por exemplo, químicos do MIT desenvolveram o ChromoGen, uma IA generativa que aprende a gramática do dobramento do DNA.

Dada uma sequência de DNA, o ChromoGen pode “analisar rapidamente” a sequência e gerar milhares de possíveis estruturas tridimensionais de cromatina em minutos. Isso é muito mais rápido do que métodos laboratoriais tradicionais: enquanto um experimento Hi-C pode levar dias ou semanas para mapear o genoma de um tipo celular, o ChromoGen produziu 1.000 estruturas previstas em apenas 20 minutos usando uma única GPU.

Importante, as previsões da IA corresponderam de perto aos dados experimentais, validando a abordagem.

Na biologia, equipes da Universidade de Columbia treinaram um “modelo base” com dados de mais de um milhão de células para prever a atividade gênica.

Sua IA pode prever quais genes estão ativados em qualquer tipo celular, simulando essencialmente o que um vasto experimento de expressão gênica mostraria. Como os pesquisadores destacam, esses modelos preditivos permitem experimentos computacionais em larga escala “rápidos e precisos” que orientam e complementam o trabalho laboratorial.

Nos testes, as previsões de expressão gênica da IA para novos tipos celulares concordaram muito com as medições experimentais reais.

Em resumo, o aprendizado de máquina agora permite que os cientistas realizem testes virtuais em escala: verificando milhares de cenários genômicos ou moleculares no tempo que levaria para fazer apenas um no laboratório.

Impacto e Perspectivas Futuras

A integração da IA no fluxo experimental está transformando a ciência. Ao automatizar a análise de dados e até a tomada de decisões durante os experimentos, a IA transforma um gargalo em um processo turboalimentado.

Pesquisadores relatam que, com ferramentas guiadas por IA, eles podem “focar na descoberta enquanto as máquinas cuidam das tarefas repetitivas e da análise em tempo real de grandes conjuntos de dados”.

Em outras palavras, os cientistas podem realizar mais experimentos e tirar conclusões mais rapidamente do que nunca. Como concluem os físicos do Argonne, a capacidade de “automatizar experimentos com IA acelerará significativamente o progresso científico”.

Olhando para o futuro, espera-se que o papel da IA cresça: mais laboratórios usarão instrumentos autônomos e mais áreas dependerão da análise e previsão rápida por IA.

Isso significa que o ciclo de hipótese, experimento e resultado será reduzido — de anos para meses ou até dias.

O resultado é uma nova era da ciência orientada por dados, onde avanços em materiais, energia, saúde e outras áreas podem surgir em um ritmo sem precedentes, impulsionados pela capacidade da IA de interpretar rapidamente dados experimentais.