Em um movimento audacioso para acelerar as descobertas científicas, o governo do Reino Unido, por meio da Advanced Research and Invention Agency (ARIA), está financiando uma série de projetos inovadores focados em “cientistas de IA” — sistemas autônomos capazes de idealizar, executar e analisar experimentos em laboratórios. Esta iniciativa marca um ponto de virada na forma como a pesquisa é conduzida, delegando tarefas complexas e repetitivas a máquinas inteligentes.
A agência ARIA, criada para apoiar P&D de alto risco e alto retorno, lançou uma concorrência que atraiu 245 propostas, resultando no financiamento de 12 equipes de pesquisa. Metade dessas equipes é do próprio Reino Unido, enquanto as demais vêm dos EUA e da Europa. Cada projeto receberá cerca de 500.000 libras (aproximadamente 675.000 dólares) para um período de nove meses, com a expectativa de demonstrar descobertas inéditas ao final do ciclo.
Essa aposta reflete uma crescente compreensão do potencial da IA em laboratórios para transformar o panorama científico. A automação impulsionada pela inteligência artificial promete otimizar processos, processar vastos volumes de dados e identificar padrões que seriam inviáveis para pesquisadores humanos, liberando-os para se concentrarem em questões mais complexas e criativas.
Projetos de ponta impulsionam a automação científica
Entre os projetos selecionados pela ARIA, destacam-se iniciativas com potencial disruptivo. A Lila Sciences, uma empresa americana, está desenvolvendo um “nano-cientista de IA” para projetar e executar experimentos focados na descoberta das melhores composições e processos para pontos quânticos. Esses pontos são partículas semicondutoras nanométricas cruciais em áreas como imagens médicas, painéis solares e televisores QLED. A empresa já levantou 200 milhões de dólares em financiamento inicial para seus sistemas de laboratório autônomos.
No Reino Unido, a Universidade de Liverpool está na vanguarda com seu “químico robô”, um sistema capaz de realizar múltiplos experimentos simultaneamente. Este robô utiliza um modelo de linguagem de visão para auxiliar na resolução de problemas quando erros são detectados. Um exemplo de sua eficiência é a realização de 688 experimentos em apenas oito dias, operando quase ininterruptamente. O Professor Andrew Cooper, que lidera o projeto, ressalta como esses robôs podem acelerar significativamente a pesquisa química, especialmente em tarefas exploratórias que exigem decisões sutis e contextuais.
Outra iniciativa promissora é a da startup londrina ThetaWorld, que atua em modo discreto. A empresa está criando um cientista de IA que emprega grandes modelos de linguagem (LLMs) para desenhar experimentos focados nas interações físico-químicas essenciais para o desempenho de baterias. Esses experimentos serão posteriormente executados em um laboratório automatizado nos Sandia National Laboratories, nos EUA. A IA em laboratórios de materiais tem se mostrado crucial para o avanço de tecnologias de armazenamento de energia.
O futuro da pesquisa: colaboração entre IA e humanos
Ant Rowstron, CTO da ARIA, enfatiza que o objetivo desses “cientistas de IA” não é substituir os pesquisadores humanos, mas sim atuar como ferramentas que aumentam a velocidade e a capacidade de descoberta. “Há usos melhores para um estudante de doutorado do que esperar em um laboratório até as 3 da manhã para garantir que um experimento seja concluído”, afirma Rowstron, destacando a importância de liberar cientistas para o trabalho intelectual de alto nível. Ele compara o impacto da IA na ciência ao que a computação em nuvem fez pelos programadores, alterando o que eles podem realizar em um determinado período.
A agência ARIA vê essa rodada de financiamento como um experimento para medir o pulso da inovação e entender a velocidade com que a ciência está mudando. Embora haja um reconhecimento do “hype” em torno da IA, a ARIA busca discernir as capacidades reais da tecnologia para embasar futuros investimentos em projetos de maior escala. A ideia é que esses sistemas autônomos, ao chamar ferramentas existentes como grandes modelos de linguagem e otimizadores, criem um ciclo contínuo de hipótese, experimentação e análise, acelerando o ritmo da inovação científica.
A visão de longo prazo da ARIA, e de outros órgãos como a Google DeepMind, que também estabeleceu um laboratório de ciência automatizado no Reino Unido para o desenvolvimento de novos materiais, aponta para um futuro onde a IA em laboratórios não apenas otimiza o trabalho, mas também pode eventualmente criar suas próprias ferramentas de pesquisa. Esse cenário, embora ainda distante, promete uma era de descobertas científicas em uma escala e velocidade sem precedentes, redefinindo o papel da inovação na sociedade.
