Em todo o espectro de usos da inteligência artificial, um se destaca. Os especialistas concordam que a grande e inspiradora oportunidade da inteligência artificial (IA) no horizonte está na aceleração e na transformação da descoberta e do desenvolvimento científico. Alimentada por grandes quantidades de dados científicos, a IA promete gerar novos medicamentos para combater doenças, nova agricultura para alimentar a população mundial e novos materiais para liberar energia verde - tudo isso em uma fração mínima do tempo da pesquisa tradicional.
Empresas de tecnologia como a Microsoft e o Google estão criando ferramentas de IA para a ciência e colaborando com parceiros em áreas como a descoberta de medicamentos. E o Prêmio Nobel de Química do ano passado foi concedido a cientistas que usaram a IA para prever e criar proteínas.
Este mês, a Lila Sciences tornou públicas suas próprias ambições de revolucionar a ciência por meio da IA. A startup, com sede em Cambridge, Massachusetts, trabalhou em segredo por dois anos “para criar uma superinteligência científica para resolver os maiores desafios da humanidade”.
Contando com uma equipe experiente de cientistas e US$ 200 milhões em financiamento inicial, a Lila vem desenvolvendo um programa de IA treinado em dados publicados e experimentais, bem como no processo e raciocínio científicos. A startup permite que esse software de IA execute experimentos em laboratórios físicos automatizados com a ajuda de alguns cientistas.
Em projetos que demonstram a tecnologia, a IA da Lila já gerou novos anticorpos para combater doenças e desenvolveu novos materiais para capturar carbono da atmosfera. A Lila transformou esses experimentos em resultados físicos em seu laboratório em poucos meses, um processo que provavelmente levaria anos com a pesquisa convencional.
Experimentos como o da Lila convenceram muitos cientistas de que a IA logo tornará o ciclo hipótese-experimento-teste mais rápido do que nunca. Em alguns casos, a IA poderá até mesmo superar a imaginação humana com invenções, turbinando o progresso.
“A IA impulsionará a próxima revolução da coisa mais valiosa que os seres humanos já encontraram - o método científico”, disse Geoffrey von Maltzahn, executivo-chefe da Lila, que tem Ph.D. em engenharia biomédica e física médica pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT).
O esforço para reinventar o processo de descoberta científica se baseia no poder da IA generativa, que se tornou conhecida do público com a introdução do ChatGPT da OpenAI há pouco mais de dois anos. A nova tecnologia é treinada com base em dados da internet e pode responder a perguntas, escrever relatórios e redigir e-mails com fluência semelhante à humana.
A nova geração de IA desencadeou uma corrida armamentista comercial e gastos aparentemente ilimitados por parte das empresas de tecnologia, incluindo a OpenAI, a Microsoft e o Google.
A Lila adotou uma abordagem com foco na ciência para treinar sua IA generativa, alimentando-a com artigos de pesquisa, experimentos documentados e dados de seu laboratório de ciências da vida e de materiais, que está em rápido crescimento. A equipe da Lila acredita que isso dará à tecnologia profundidade na ciência e habilidades abrangentes, espelhando a maneira como os chatbots podem escrever poesia e códigos de computador.
Ainda assim, a Lila e qualquer outra empresa que esteja trabalhando para decifrar a “superinteligência científica” enfrentarão grandes desafios, dizem os cientistas. Embora a IA já esteja revolucionando determinados campos, inclusive a descoberta de medicamentos, não está claro se a tecnologia é apenas uma ferramenta poderosa ou se está a caminho de igualar ou superar todas as habilidades humanas.
Como a Lila está operando em segredo, cientistas externos não puderam avaliar seu trabalho e, acrescentam, o progresso inicial da ciência não garante o sucesso, já que obstáculos imprevistos costumam surgir mais tarde.
“Mais poder para eles, se conseguirem fazer isso”, disse David Baker, bioquímico e diretor do Institute for Protein Design da Universidade de Washington. “Parece estar além de qualquer coisa que eu conheça em termos de descoberta científica.”
A Lila foi concebida dentro da Flagship Pioneering, uma investidora e prolífica criadora de empresas de biotecnologia, incluindo a Moderna, fabricante de vacinas contra a Covid-19. A Flagship realiza pesquisas científicas, concentrando-se nas áreas em que é provável que haja avanços dentro de alguns anos e que possam ser comercialmente valiosos, disse Noubar Afeyan, fundador e executivo-chefe da Flagship.
“Portanto, não nos preocupamos apenas com a ideia, mas também com a oportunidade da ideia”, disse o Dr. Afeyan.
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A Lila foi o resultado da fusão de dois projetos iniciais de empresas de IA na Flagship, um voltado para novos materiais e outro para a biologia. Os dois grupos estavam tentando resolver problemas semelhantes e recrutar as mesmas pessoas, por isso combinaram forças, disse Molly Gibson, bióloga computacional e cofundadora da Lila.
A equipe do Lila concluiu cinco projetos para demonstrar as habilidades de sua IA, uma versão poderosa de um dos crescentes números de assistentes sofisticados conhecidos como agentes. Em cada caso, os cientistas - que normalmente não tinham especialidade no assunto - digitaram uma solicitação sobre o que queriam que o programa de IA realizasse. Depois de refinar a solicitação, os cientistas, trabalhando com a IA como parceira, realizavam experimentos e testavam os resultados - repetidas vezes, chegando constantemente ao alvo desejado.
Um desses projetos encontrou um novo catalisador para a produção de hidrogênio verde, que envolve o uso de eletricidade para dividir a água em hidrogênio e oxigênio. A IA recebeu instruções de que o catalisador deveria ser abundante ou fácil de produzir, ao contrário do irídio, o padrão comercial atual. Com a ajuda da IA, os dois cientistas encontraram um novo catalisador em quatro meses - um processo que normalmente levaria anos.
Esse sucesso ajudou a persuadir John Gregoire, um importante pesquisador de novos materiais para energia limpa, a deixar o Instituto de Tecnologia da Califórnia no ano passado para se juntar à Lila como chefe de pesquisa em ciências físicas.
George Church, geneticista de Harvard conhecido por sua pesquisa pioneira em sequenciamento de genoma e síntese de DNA, que foi cofundador de dezenas de empresas, também ingressou recentemente como cientista-chefe da Lila.
“Acho que a ciência é um tema muito bom para a IA ”, disse Church. A ciência se concentra em campos específicos do conhecimento, onde a verdade e a precisão podem ser testadas e medidas, acrescentou. Isso torna a IA na ciência menos propensa a respostas errôneas e equivocadas, conhecidas como alucinações, às vezes criadas por chatbots.
Os primeiros projetos ainda estão longe de serem produtos prontos para o mercado. A Lila agora trabalhará com parceiros para comercializar as ideias que surgirem em seu laboratório.
A Lila está expandindo seu espaço de laboratório em um edifício Flagship de seis andares em Cambridge, ao lado do rio Charles. Nos próximos dois anos, diz Lila, ela planeja se mudar para um prédio separado, adicionar dezenas de milhares de pés quadrados de espaço de laboratório e abrir escritórios em São Francisco e Londres.
Em um dia recente, bandejas com 96 poços de amostras de DNA andavam sobre trilhos magnéticos, mudando rapidamente de direção para serem entregues em diferentes estações de laboratório, dependendo em parte do que a IA sugeria. A tecnologia parecia improvisar ao executar etapas experimentais em busca de novas proteínas, editores de genes ou caminhos metabólicos.
Em outra parte do laboratório, os cientistas monitoravam máquinas de alta tecnologia usadas para criar, medir e analisar nanopartículas personalizadas de novos materiais.
A atividade no chão do laboratório era orientada por uma colaboração de cientistas de jaleco branco, equipamentos automatizados e softwares invisíveis. Todas as medições, todos os experimentos, todos os sucessos e fracassos incrementais foram capturados digitalmente e inseridos na IA da Lila, de modo que ela aprende continuamente, fica mais inteligente e faz mais por conta própria.
“Nosso objetivo é realmente dar à IA acesso para executar o método científico - para apresentar novas ideias e realmente ir ao laboratório e testar essas ideias”, disse Gibson.
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