Como a IA prevê resultados experimentais para ajudar a reduzir o tempo de pesquisa, diminuir custos e aumentar a eficiência? Vamos descobrir mais detalhes com a INVIAI neste artigo!

Como a IA planeja e analisa experimentos

A inteligência artificial (IA) está transformando a forma como os cientistas planejam e interpretam experimentos. Ao aprender padrões a partir de grandes volumes de dados – desde artigos científicos até resultados de simulações – os modelos de IA podem prever os resultados prováveis de novos experimentos.

Por exemplo, grandes modelos de linguagem (LLMs) treinados em literatura científica demonstraram “destilar padrões” que lhes permitem prever resultados científicos com precisão sobre-humana.

Em um estudo recente, ferramentas de IA previram corretamente os resultados de experimentos propostos em neurociência com muito mais frequência do que especialistas humanos. Essas previsões baseadas em IA prometem reduzir o método de tentativa e erro, economizando tempo e recursos no laboratório.

Pesquisadores já utilizam a IA como um “co-piloto” da ciência. Em um resultado marcante, um “co-cientista” de IA baseado em um LLM do Google Research redescobriu um mecanismo biológico complexo em bactérias: sua hipótese principal correspondeu exatamente a um processo de transferência gênica confirmado experimentalmente. Em outras palavras, a IA propôs de forma independente a resposta correta para uma questão que levou anos para ser solucionada por cientistas humanos.

Os autores concluem que essa IA pode atuar “não apenas como uma ferramenta, mas como um motor criativo, acelerando a descoberta”.

De forma semelhante, uma equipe liderada pela UCL demonstrou que LLMs genéricos (e um modelo especializado chamado “BrainGPT”) podiam prever os resultados de estudos em neurociência com muito mais precisão do que neurocientistas humanos. Os LLMs alcançaram uma taxa média de acerto de 81% na escolha dos resultados publicados corretos, enquanto os especialistas obtiveram apenas entre 63% e 66%. Isso sugere que a IA pode identificar padrões na literatura e fazer previsões prospectivas além da simples consulta de fatos.

Aplicações da IA em Diversas Áreas Científicas

Biologia

A IA está avançando em muitos campos. Na biologia, um novo modelo fundamental foi treinado com dados de mais de um milhão de células e aprendeu a “gramática” da expressão gênica. Ele pode prever quais genes estarão ativos em qualquer tipo celular humano, e suas previsões coincidiram de perto com medições laboratoriais.

Em uma demonstração, a IA previu corretamente como mutações hereditárias da leucemia afetam a rede regulatória da célula – uma previsão que foi posteriormente confirmada por experimentos.

Química

Na química, pesquisadores do MIT desenvolveram um modelo chamado FlowER que prevê os resultados de reações químicas de forma mais realista, aplicando restrições físicas (como conservação de massa e elétrons). Essa IA consciente das restrições melhorou significativamente a precisão e a confiabilidade na previsão dos produtos das reações.

Plataformas de IA como o RXN for Chemistry da IBM também utilizam aprendizado profundo para mapear a “linguagem química” e prever resultados de reações, ajudando químicos a explorar novas reações muito mais rapidamente do que pelos métodos tradicionais de tentativa e erro.

Ciência dos Materiais

Na ciência dos materiais, modelos fundamentais emergentes de IA (como o MatterGen/MatterSim da Microsoft) estão sendo treinados com dados sobre átomos e moléculas para que possam prever como novos materiais irão se comportar antes mesmo de qualquer experimento ser realizado.

IA na Física e Simulações Avançadas

Um modelo de IA informado pela física previu com sucesso o resultado de um experimento de fusão. Por exemplo, cientistas do Laboratório Nacional Lawrence Livermore usaram uma estrutura baseada em IA para prever o sucesso de um disparo de ignição de fusão com dias de antecedência. Seu modelo, treinado com milhares de simulações e experimentos anteriores, previu mais de 70% de chance de alcançar a ignição (ganho líquido de energia) antes da realização do experimento.

Após o disparo, o rendimento real de nêutrons ficou dentro da faixa prevista pela IA, demonstrando que a IA pode fornecer previsões probabilísticas confiáveis para experimentos complexos em física.

Essa abordagem – que combina IA com simulação física – não só gerou uma previsão correta, como também quantificou as incertezas, auxiliando os pesquisadores na avaliação dos riscos experimentais. Da mesma forma, em pesquisas sobre ondas gravitacionais, a IA chegou a projetar novas configurações de interferômetros (como a adição de uma cavidade óptica em escala de quilômetros) para melhorar a sensibilidade dos detectores – descobertas que engenheiros humanos haviam negligenciado.

Automação de Laboratório Guiada por IA

A automação de laboratórios é outra área onde as previsões da IA estão revolucionando. Cientistas imaginam “fábricas de descobertas” totalmente automatizadas, onde robôs realizam experimentos e a IA analisa os resultados. Pesquisadores da UNC-Chapel Hill descrevem como robôs móveis podem executar experimentos químicos continuamente, sem fadiga, seguindo protocolos precisos com muito mais consistência do que humanos.

Esses robôs geram enormes conjuntos de dados que a IA pode analisar instantaneamente em busca de padrões e anomalias.

Nessa visão, o ciclo clássico de projetar-fazer-testar-analisar torna-se muito mais rápido e adaptativo: modelos de IA poderiam sugerir o próximo experimento, otimizar condições em tempo real e até planejar campanhas experimentais completas. Por exemplo, a equipe da UNC observa que a IA poderia identificar novos compostos ou materiais promissores para testar, apontando efetivamente onde os cientistas devem focar.

Ao automatizar tarefas rotineiras, os pesquisadores ficam livres para formular perguntas mais complexas, enquanto a IA se concentra nos experimentos mais informativos.

Benefícios da IA para a Pesquisa Científica

A previsão baseada em IA traz enormes benefícios para a ciência. Ela pode acelerar descobertas ao restringir as opções experimentais, reduzir custos eliminando tentativas infrutíferas e revelar padrões sutis que humanos podem não perceber. Ferramentas como o AlphaFold2 da DeepMind já revolucionaram a biologia ao prever estruturas de proteínas: o AlphaFold2 modelou com precisão a estrutura 3D de praticamente todas as cerca de 200 milhões de proteínas conhecidas pela ciência.

Isso significa que os experimentadores gastam muito menos tempo em estudos laboriosos de raios X ou criomicroscopia eletrônica e podem focar em proteínas inéditas.

De forma semelhante, o modelo ESMBind do Laboratório Brookhaven prevê como proteínas vegetais ligam íons metálicos (como zinco ou ferro) e supera outros métodos na identificação de sítios de ligação metálica. Isso acelera pesquisas em culturas bioenergéticas ao indicar quais genes estudar para a absorção de nutrientes.

Em todos os casos, a IA atua como uma poderosa ferramenta de triagem: ela filtra o vasto “espaço de busca” experimental para um conjunto menor de resultados ou candidatos com alta probabilidade.

Desafios e Limitações da IA

No entanto, esses avanços também levantam novas questões. O fato de a IA prever muitos resultados tão bem sugere que descobertas científicas frequentemente seguem padrões familiares. Como observam pesquisadores da UCL, “grande parte da ciência não é verdadeiramente nova, mas se conforma a padrões existentes” na literatura.

Isso significa que a IA se destaca em descobertas rotineiras ou incrementais, mas pode ter dificuldades com fenômenos realmente inéditos.

Especialistas alertam que a criatividade e o pensamento crítico humanos continuam essenciais: recomendações da IA precisam de validação experimental cuidadosa. Também há desafios relacionados a vieses nos dados (a IA só conhece o que viu) e excesso de confiança (modelos podem errar quando extrapolados além do treinamento). Ainda assim, os benefícios parecem superar os riscos: previsões de IA já impulsionaram avanços publicados em biologia, química e física.

O Futuro da IA no Planejamento de Experimentos

Olhando para o futuro, IA e experimentos se tornarão cada vez mais integrados. Cientistas estão desenvolvendo “modelos fundamentais” adaptados a domínios científicos (usando dados de física, química ou genômica) para que possam prever melhor os resultados e até sugerir designs inovadores de experimentos.

Em breve, pesquisadores imaginam inserir um experimento proposto em uma ferramenta de IA e receber uma distribuição de probabilidades dos possíveis resultados.

Ao iterar in silico, as equipes poderiam otimizar experimentos antes mesmo de manipular uma pipeta ou laser. O objetivo é um fluxo de trabalho híbrido: a IA reduz rapidamente hipóteses e caminhos promissores, enquanto cientistas humanos trazem intuição e percepção para explorar o desconhecido.

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Quando bem-sucedida, essa parceria pode dobrar ou triplicar o ritmo das descobertas, enfrentando grandes desafios desde materiais para energia renovável até medicina personalizada.

Como disse um pesquisador, a IA se tornará “uma ferramenta poderosa no seu arsenal” que ajuda cientistas a projetar os experimentos mais eficazes e abrir novas fronteiras.