15 de out 2024
Nobel de Química destaca desafios da IA na ciência, alerta vencedor David Baker
David Baker, da Universidade de Washington, ganhou o Nobel por design de proteínas. Demis Hassabis e John M. Jumper, da Google DeepMind, foram premiados por AlphaFold. Prêmios Nobel destacam a crescente importância da IA na biologia moderna. Baker alerta sobre a necessidade de dados de alta qualidade para avanços científicos. A premiação pode elevar o design de proteínas ao centro da pesquisa científica.
Moeda do prêmio Nobel gotejando de uma pipeta (Foto: Stephanie Arnett/MIT Technology Review)
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David Baker, um bioquímico da Universidade de Washington, foi despertado no meio da noite por sua esposa, que recebeu a notícia de que ele havia ganhado o Prêmio Nobel de Química. O prêmio reconhece seu trabalho em design de proteínas utilizando inteligência artificial (IA). Baker, que estava exausto mas feliz, comentou sobre a celebração que se seguiu ao anúncio, destacando a importância do prêmio para a comunidade de designers de proteínas.
Além de Baker, Demis Hassabis e John M. Jumper, da Google DeepMind, também foram laureados pelo desenvolvimento do AlphaFold, uma ferramenta que prevê a estrutura das proteínas. A premiação, que marca um avanço significativo para a IA na ciência, foi vista por Hassabis como um indicativo de que mais ferramentas de IA serão utilizadas para descobertas científicas relevantes. Contudo, Baker alertou que a eficácia da IA depende da qualidade dos dados, que são escassos.
Baker enfatizou que a Protein Data Bank (PDB), um repositório de dados de alta qualidade, foi crucial para o sucesso das ferramentas premiadas. Ele expressou preocupação com a tendência atual de treinar modelos de IA com dados da internet, que muitas vezes incluem informações imprecisas e enviesadas. Para ele, a singularidade da PDB é um fator limitante para a replicação desse sucesso em outras áreas da biologia.
Atualmente, a equipe de Baker está focada em desenhar enzimas e desenvolver medicamentos que atuem de maneira precisa no corpo. Apesar do reconhecimento, ele se mostrou cauteloso ao afirmar que este não é um momento decisivo para a IA na ciência, reiterando que a qualidade dos dados é fundamental para resultados significativos.
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