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IA e simulações aceleram avanços científicos

MIT avança com IA e simulações, apontando segundo ponto de inflexão para acelerar a descoberta científica e o desenvolvimento de materiais

“AI for science is one of the most exciting and aspirational uses of AI,” Rafael Gómez-Bombarelli says. “Other applications for AI have more downsides and ambiguity. AI for science is about bringing a better future forward in time.”
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  • O pesquisador Rafael Gómez-Bombarelli, professor associado do MIT, afirma que estamos em um segundo ponto de inflexão na interseção entre IA e ciência.
  • Seu trabalho combina simulações baseadas em física com aprendizado de máquina e IA generativa para descobrir novos materiais com aplicações reais, como baterias, catalisadores, plásticos e OLEDs.
  • Além de pesquisas, ele cofundou empresas e atua em conselhos científicos de startups que aplicam IA à descoberta de fármacos, robótica e mais; sua empresa mais recente é a Lila Sciences, voltada a uma plataforma de superinteligência científica.
  • Gómez-Bombarelli descreve uma evolução gradual da IA na ciência, passando de representações e dados de alto rendimento para a integração de múltiplas modalidades e raciocínio sobre linguagem, estruturas de materiais e receitas de síntese.
  • Seu grupo no MIT é totalmente computacional, buscando ampliar a velocidade e a eficiência da descoberta científica, com colaboração próxima a empresas e programas como o Industrial Liaison Program para entender necessidades do setor privado.

Rafael Gómez-Bombarelli, professor associado de ciência e engenharia de materiais no MIT, afirma que vivemos um ponto de inflexão. Após mais de uma década usando IA para descobrir novos materiais, ele vê potencial para acelerar a ciência de formas antes inimagináveis.

Sua pesquisa combina simulações baseadas em física com técnicas de aprendizado de máquina e IA generativa. O objetivo é encontrar materiais com aplicações reais, como baterias, catalisadores, plásticos e OLEDs.

Gómez-Bombarelli elucidou que a transformação atual decorre da fusão entre linguagem natural, várias modalidades de dados e raciocínio sobre estruturas e receitas de síntese. Ele descreve o momento como uma segunda inflexão tecnológica.

Trajetória e atuação

Nascido na Espanha, o pesquisador cresceu na área de ciências físicas. Em Salamanca, venceu a Olimpíada de Química em 2001 e seguiu para a graduação e o doutorado. O início experimental deu lugar, durante o doutorado, ao interesse por simulações computacionais.

Pouco depois, realizou pós-doutorados na Escócia e nos EUA, em Harvard, onde colaborou com Alán Aspuru-Guzik. Foi um dos primeiros a aplicar IA generativa em química e, em 2016, a usar redes neurais para entender moléculas.

A parceria com Aspuru-Guzik resultou na criação de uma empresa de computação de materiais, voltada inicialmente a OLEDs. Em 2018, o convite para o MIT definiu a transição para carreira acadêmica estável.

A pesquisa no MIT

No MIT, o grupo de Gómez-Bombarelli desenvolve ferramentas para combinar simulações com aprendizado profundo. A linha de pesquisa foca em como a composição, a estrutura e a reatividade dos átomos influenciam o desempenho dos materiais, com aplicações no setor privado por meio de parcerias com programas de liaison industrial.

O laboratório opera de forma majoritariamente computacional, o que amplia alcance e velocidade de experimentos virtuais. A colaboração com experimentalistas continua central para validar e priorizar ideias de IA.

Ele observa que simulações baseadas em física fortalecem dados e algoritmos de IA conforme há mais dados disponíveis, criando ciclos virtuosos entre IA e modelagem.

Visão sobre o papel da IA na ciência

Gómez-Bombarelli afirma que IA para ciência é uma das aplicações mais promissoras de IA, ao ampliar possibilidades de pesquisa e reduzir barreiras administrativas e logísticas. A sua visão envolve plataformas de inteligência científica para setores como life sciences, química e ciência dos materiais.

O pesquisador cita o impulso recente de grandes empresas de tecnologia e iniciativas públicas, como a Genesis Mission do Departamento de Energia dos EUA, como sinais de consolidação dessas abordagens. O objetivo é acelerar descobertas e aplicações em energia e segurança nacional.

Equipe e perspectivas

O grupo do MIT reúne cerca de 25 estudantes e pesquisadores em formação, com perfil diverso. A gestão busca manter um ambiente de colaboração e troca de conhecimentos, incentivando a participação em cargos docentes no futuro. A atuação envolve estreita integração com o setor produtivo.

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