Pesquisadores criam modelo de IA universal para física e biologia

O modelo JEPA-Anything aplica um princípio de aprendizado unificado para prever sistemas complexos, da dinâmica molecular ao tratamento de câncer.

06/10 às 13:19

Pontos principais

O JEPA-Anything estende a arquitetura JEPA de Yann LeCun, dividindo previsões futuras em quatro fatores ortogonais.
O modelo demonstrou eficácia em sete domínios, incluindo física, robótica, meteorologia e biologia.
Em testes de dinâmica, a ferramenta reduziu o erro de previsão em 35% em ambientes de Pong com intervenções.
A IA identificou uma combinação terapêutica para câncer de fígado, unindo IL-18 ao bloqueio da enzima CD73.
Testes laboratoriais em organoides e camundongos confirmaram que a combinação proposta elimina mais células tumorais que tratamentos isolados.
O sistema recuperou com precisão a terceira lei de Kepler em simulações orbitais sem conhecimento físico prévio.
O código e os modelos do projeto foram disponibilizados publicamente para a comunidade científica.

Uma equipe de pesquisadores da PhAI Labs, em colaboração com instituições como Stanford, Oxford e Princeton, desenvolveu o JEPA-Anything, um modelo de mundo capaz de operar em múltiplos campos científicos. Diferente de modelos que processam dados de forma centralizada, esta arquitetura utiliza a fatoração preditiva ortogonal para decompor estados latentes em componentes complementares, permitindo que o sistema capture padrões complexos que arquiteturas convencionais frequentemente ignoram.

Além de superar modelos de referência em tarefas de dinâmica de fluidos e robótica, a tecnologia apresentou resultados promissores na área da saúde. Ao analisar dados biológicos, a IA sugeriu uma estratégia terapêutica para o câncer de fígado que se mostrou superior em testes experimentais com tecidos humanos e modelos animais. Embora os autores ressaltem que o estudo não estabelece uma terapia clínica definitiva, o sucesso do experimento reforça o potencial da IA como ferramenta para a descoberta científica orientada por hipóteses.

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