Google DeepMind expande sistema de IA para experimentos científicos
O sistema Co-Scientist, baseado no modelo Gemini, agora realiza experimentos reais em ciência de materiais, biologia e computação.
Pontos principais
- O sistema Co-Scientist avançou da geração de hipóteses teóricas para a execução prática em laboratórios.
- Em ciência de materiais, a IA projetou rotas de síntese para nanomateriais MXene e semicondutores 2D.
- Na biologia, o modelo previu com precisão o comportamento de enxameamento de bactérias E. coli modificadas.
- Na área de computação, o sistema descobriu uma arquitetura de escalonamento que superou modelos de fronteira no HealthBench.
- Um estudo duplo-cego com 30 especialistas indicou que o sistema reduz alucinações e plágio em artigos científicos.
- A pesquisa, publicada em agosto de 2026, envolveu o uso do modelo Gemini 3 Deep Think para controle de hardware.
O Google DeepMind apresentou uma atualização significativa do Co-Scientist, um sistema multiagente baseado no modelo Gemini, capaz de atuar como um parceiro de pesquisa com execução fundamentada em laboratório. O projeto, detalhado em um artigo publicado em 27 de agosto de 2026, demonstra a capacidade da IA de integrar o ciclo completo de pesquisa, desde a formulação de hipóteses até a escrita de manuscritos e a realização de testes físicos.
Os resultados abrangem diversas disciplinas científicas. Em materiais, o sistema controlou reatores de deposição química de vapor para sintetizar semicondutores e estruturas lamelares. Em biologia, a ferramenta previu fenótipos bacterianos com alta precisão, enquanto na ciência da computação, o sistema descobriu autonomamente uma arquitetura de inferência que superou modelos de fronteira existentes em avaliações clínicas. Embora os resultados sejam promissores, especialistas apontam que a tecnologia ainda depende de supervisão humana e validação independente para confirmar descobertas atômicas e clínicas.
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