Google usa IA para turbinar a pesquisa científica com Gemini for Science

Google anunciou no I/O 2026 o Gemini for Science, um conjunto de ferramentas de IA para pesquisa científica, com três protótipos e um módulo específico para biologia.
As soluções cobrem geração de hipóteses, testes computacionais em larga escala e análise estruturada de literatura, cada uma operando sobre um modelo diferente do portfólio Google.
O pacote inclui o Science Skills, que integra mais de trinta bases de dados de ciências da vida, como UniProt, além de ferramentas próprias como AlphaFold e AlphaGenome.
O acesso acontece inicialmente pelo Google Labs, com registro de interesse e liberação gradual nos próximos meses.
O motor por trás do ecossistema é o ERA (Empirical Research Assistance), apresentado na Nature, visto como capaz de criar software científico de alto nível e já testado com resultados promissores em várias áreas; o Gemini for Science deverá passar por validação em mais de cem institutos antes de um lançamento global.

O Google revelou, durante o Google I/O 2026, uma suíte de IA voltada à pesquisa científica, batizada de Gemini for Science. O pacote reúne três protótipos experimentais e um módulo para biologia, com foco em acelerar hipóteses, experimentos e análise de literatura.

Segundo a empresa, a meta é enfrentar o paradoxo da produção científica: milhões de artigos são publicados anualmente, mas pesquisadores não acompanham tudo. O objetivo é atuar como um “multiplicador de força” para liberar tempo de estudo aos cientistas.

Os recursos simulam etapas do método científico: geração de hipóteses, testes computacionais em larga escala e análise estruturada de literatura. Cada ferramenta funciona sobre diferentes modelos dentro do portfólio Google.

O pacote inclui o Science Skills, módulo que integra mais de 30 bases de dados de ciências da vida. Entre elas estão UniProt, AlphaFold e AlphaGenome, usados para proteínas e leitura de DNA que as codifica.

O que compõe o Gemini for Science

A geração de hipóteses funciona a partir de objetivos, problemas ou dados fornecidos em linguagem natural. A automação é acionada pelo sistema multiagente Google AI Co-Scientist.

Já o Computational Discovery opera em paralelo para gerar, testar e avaliar milhares de variações de código. Modelagens em áreas como epidemiologia e previsão solar podem evoluir rapidamente.

Por fim, o Literature Insights filtra buscas e organiza resultados em tabelas ajustadas à pesquisa. O usuário pode dialogar com o sistema para aprofundar pontos e gerar relatórios e infográficos.

Estado atual e parcerias

As três ferramentas seguem como protótipos experimentais, com testes avançados em andamento. Mais de 100 instituições devem validar as soluções antes de um lançamento global, incluindo Stanford, Imperial College London e o Instituto Crick.

O motor por trás do ecossistema é o ERA (Empirical Research Assistance). Conforme a Nature, o ERA cria software científico especializado para maximizar uma métrica de qualidade e já superou métodos humanos em bioinformática, epidemiologia e outros domínios.

O Gemini for Science chega sob a marca Google Labs, a incubadora de experimentos da empresa. Em meio à competição por IA científica, o anúncio no I/O serve como vitrine de liderança tecnológica, com parcerias e publicação na Nature como pilares.