Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pelo Google para pesquisas científicas resolveu, em apenas 48 horas, um problema que microbiologistas levaram dez anos para solucionar, segundo a BBC.

A tecnologia foi testada em parceria com a Imperial College London e a Universidade de Oxford. O professor José Penadés, da Imperial College, e sua equipe buscavam comprovar que certas superbactérias são imunes a antibióticos. O estudo com suas conclusões ainda não havia sido publicado, o que impedia que a IA acessasse diretamente os dados. Ainda assim, a ferramenta, chamada de co-cientista, chegou à mesma solução que os pesquisadores.

Desenvolvido com base no Gemini 2.0, modelo de IA do Google, o co-cientista foi projetado para replicar processos de raciocínio baseados no método científico. Segundo Penadés, a ferramenta não apenas analisa trabalhos já publicados, mas também propõe hipóteses. O pesquisador afirmou que, se tivesse tido acesso à hipótese fornecida pela IA no início do estudo, poderia ter economizado anos de trabalho.

Como a IA chegou à resposta?

Os cientistas buscavam entender como superbactérias adquirem resistência a antibióticos. A hipótese de Penadés era de que essas bactérias formam caudas a partir de diferentes vírus, permitindo que a resistência seja transferida entre espécies.

Ao ser questionado sobre o problema, o co-cientista sugeriu quatro hipóteses. A principal delas foi exatamente a que Penadés e sua equipe levaram anos para comprovar: que as superbactérias possuem uma cauda como descrita no estudo.

IA na ciência: avanço ou ameaça?

O uso da inteligência artificial na pesquisa científica levanta debates. Enquanto alguns especialistas temem que a tecnologia substitua cientistas, outros argumentam que pode acelerar descobertas e ampliar o conhecimento humano. Para Penadés, a ferramenta do Google tem potencial para transformar a ciência.

Empresas de IA, como a OpenAI e a Google DeepMind, trabalham para desenvolver a chamada inteligência artificial geral, ou AGI, capaz de superar os seres humanos em tarefas cognitivas. Segundo previsões do setor, essa tecnologia pode estar disponível entre o final de 2024 e 2026.