IA acelera a descoberta científica: o cientista que nunca dorme

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  Previsão Quantumrun
• 12 de dezembro de 2023

Resumo do insight

A IA, especialmente plataformas como ChatGPT, está acelerando significativamente a descoberta científica ao automatizar a análise de dados e a geração de hipóteses. A sua capacidade de processar grandes quantidades de dados científicos é crucial para o avanço de campos como a química e a ciência dos materiais. A IA desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento da vacina contra a COVID-19, exemplificando a sua capacidade de investigação rápida e colaborativa. Os investimentos em supercomputadores “exaescala”, como o projeto Frontier do Departamento de Energia dos EUA, destacam o potencial da IA ​​na promoção de avanços científicos nos cuidados de saúde e na energia. Esta integração da IA ​​na investigação promove a colaboração multidisciplinar e testes rápidos de hipóteses, embora também levante questões sobre as implicações éticas e de propriedade intelectual da IA ​​como co-investigador.

IA acelera contexto de descoberta científica

A ciência, em si, é um processo criativo; os pesquisadores devem expandir constantemente suas mentes e perspectivas para criar novos medicamentos, aplicações químicas e inovações industriais em geral. No entanto, o cérebro humano tem seus limites. Afinal, existem mais formas moleculares concebíveis do que átomos no universo. Ninguém pode examinar todos eles. Esta necessidade de explorar e testar a diversidade infinita de possíveis experiências científicas levou os cientistas a adoptar continuamente novas ferramentas para expandir as suas capacidades de investigação – sendo a mais recente ferramenta a inteligência artificial.
 
A utilização da IA ​​na descoberta científica está a ser impulsionada (2023) por redes neurais profundas e estruturas de IA generativas capazes de gerar conhecimento científico em massa a partir de todo o material publicado sobre um tópico específico. Por exemplo, plataformas generativas de IA como o ChatGPT podem analisar e sintetizar grandes quantidades de literatura científica, auxiliando os químicos na pesquisa de novos fertilizantes sintéticos. Os sistemas de IA podem examinar extensos bancos de dados de patentes, artigos acadêmicos e publicações, formulando hipóteses e orientando a direção da pesquisa.

Da mesma forma, a IA pode utilizar os dados que analisa para conceber hipóteses originais para alargar a procura de novos designs moleculares, numa escala que um cientista individual consideraria impossível de igualar. Essas ferramentas de IA, quando combinadas com futuros computadores quânticos, seriam capazes de simular rapidamente novas moléculas para atender a qualquer necessidade específica com base na teoria mais promissora. A teoria será então analisada por meio de testes de laboratório autônomos, onde outro algoritmo avaliaria os resultados, identificaria lacunas ou defeitos e extrairia novas informações. Novas questões surgiriam e assim o processo recomeçaria num ciclo virtuoso. Num tal cenário, os cientistas estariam a supervisionar processos e iniciativas científicas complexas, em vez de experiências individuais.

Impacto disruptivo

Um exemplo de como a IA tem sido utilizada para acelerar a descoberta científica foi a criação da vacina contra a COVID-19. Um consórcio de 87 organizações, que vão desde universidades a empresas de tecnologia, permitiu que investigadores globais acedessem a supercomputadores (dispositivos com capacidades de computação de alta velocidade que podem executar algoritmos de ML) para utilizar a IA para analisar dados e estudos existentes. O resultado é uma troca livre de ideias e resultados de experimentos, acesso total a tecnologia avançada e uma colaboração mais rápida e precisa. Além disso, as agências federais estão a perceber o potencial da IA ​​para desenvolver rapidamente novas tecnologias. Por exemplo, o Departamento de Energia dos EUA (DOE) solicitou ao Congresso um orçamento de até 4 mil milhões de dólares ao longo de 10 anos para investir em tecnologias de IA para impulsionar as descobertas científicas. Esses investimentos incluem supercomputadores “exascale” (capazes de realizar grandes volumes de cálculos).

Em maio de 2022, o DOE contratou a empresa de tecnologia Hewlett Packard (HP) para criar o supercomputador exascale mais rápido, o Frontier. Prevê-se que o supercomputador resolva cálculos de ML até 10 vezes mais rápido do que os supercomputadores atuais e encontre soluções para problemas que são 8 vezes mais complexos. A agência quer se concentrar em descobertas em diagnóstico de câncer e doenças, energia renovável e materiais sustentáveis. 

O DOE tem financiado muitos projetos de investigação científica, incluindo destruidores de átomos e sequenciação de genomas, o que resultou na gestão de enormes bases de dados pela agência. A agência espera que estes dados possam um dia resultar em avanços que possam promover a produção de energia e os cuidados de saúde, entre outros. Desde a dedução de novas leis físicas até novos compostos químicos, espera-se que a IA/ML faça o trabalho pesado que eliminaria as ambiguidades e aumentaria as chances de sucesso na pesquisa científica.

Implicações da IA ​​acelerando a descoberta científica

As implicações mais amplas da aceleração da descoberta científica pela IA podem incluir: 

• Facilitar a rápida integração do conhecimento entre diferentes disciplinas científicas, promovendo soluções inovadoras para problemas complexos. Este benefício encorajaria a colaboração multidisciplinar, combinando conhecimentos de áreas como biologia, física e ciência da computação.
• A IA está sendo usada como um assistente de laboratório multifuncional, analisando vastos conjuntos de dados com muito mais rapidez do que os humanos, levando à geração e validação de hipóteses mais rápidas. A automação de tarefas rotineiras de pesquisa permitirá que os cientistas se concentrem em problemas complexos e na análise de testes e resultados de experimentos.
• Pesquisadores investindo em dar criatividade à IA para desenvolver suas próprias questões e soluções para investigações científicas em diversos campos de estudo.
• Acelerar a exploração espacial à medida que a IA ajudará no processamento de dados astronômicos, na identificação de objetos celestes e no planejamento de missões.
• Alguns cientistas insistem que seu colega ou co-pesquisador de IA receba direitos autorais intelectuais e créditos de publicação.
• Mais agências federais investindo em supercomputadores, possibilitando oportunidades de pesquisa cada vez mais avançadas para universidades, agências públicas e laboratórios científicos do setor privado.
• Desenvolvimento mais rápido de medicamentos e avanços na ciência dos materiais, na química e na física, que podem levar a uma variedade infinita de inovações futuras.

Perguntas para comentar

• Se você é um cientista ou pesquisador, como sua organização está usando a IA na pesquisa?
• Quais são os riscos potenciais de ter a IA como co-pesquisadores?