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title: "OpenAI lança BioBasicsBench para avaliar agentes de IA em laboratórios"
url: https://dailyjournal.news/news/2026-11-06/openai-lanca-biobasicsbench-para-avaliar-agentes-de-ia-em-laboratorios
published: 2026-11-06T19:32:15.231677+00:00
updated: 2026-11-06T19:40:39.994+00:00
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language: pt-BR
publisher: "Daily Journal"
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# OpenAI lança BioBasicsBench para avaliar agentes de IA em laboratórios

A OpenAI lançou o BioBasicsBench, benchmark de 100 tarefas de laboratório úmido em que o melhor modelo testado ainda erra na leitura de imagens e na verificação de controles.

## Pontos principais

- A OpenAI desenvolveu o benchmark com a Ligo, empresa de biotecnologia focada em design de enzimas.
- As 100 tarefas usam dados de experimentos dos próprios cientistas, como géis, placas, microscopia, sequenciamento e vídeos de bancada, e cobrem cinco áreas: métodos de proteínas, imagem e citometria, quantificação e ensaios, métodos de ácidos nucleicos e clonagem molecular.
- Cada resposta recebe crédito por critérios individuais de uma rubrica, o que separa uma conclusão correta de uma análise parcialmente correta.
- Com raciocínio no nível xhigh, a OpenAI registra médias de 66,7% do crédito para o GPT-6 Astra, 62,0% para o GPT-6.1 Sol, 43,8% para o GPT-5.6 Sol e 31,2% para o GPT-5.2.
- Foram avaliados sete modelos em 37 configurações, com cinco tentativas por tarefa, totalizando 18.500 resultados.
- Em uma tarefa de clonagem, o GPT-5.6 Sol baseou sua conclusão na ausência de colônias na placa de controle negativo; o GPT-6 Astra percebeu que a placa estava rotulada com canamicina (LB Kan50), e não com a ampicilina usada no experimento, e a descartou como controle.
- Em uma PCR de colônias, o Astra supôs que o produto maior era o construto desejado e escolheu as colônias 4, 6, 7 e 8; a referência, que compara os controles, aponta as 5, 9 e 10, e a OpenAI diz que a escolha errada levaria à purificação do plasmídeo errado.
- Na contagem de colônias de uma placa, o Astra superestimou o total em cerca de 12%, ao não separar colônias vizinhas, deixar colônias visíveis sem marcar e marcar ágar vazio.

A OpenAI anunciou o BioBasicsBench para medir como agentes de IA lidam com tarefas rotineiras de laboratório úmido. Segundo a empresa, ler mal uma imagem ou deixar passar um problema nos controles pode levar cientistas a conclusões erradas e a experimentos que não ajudam a responder a pergunta.

A OpenAI diz que os resultados mostram progresso, com espaço para melhorar na interpretação de imagens, na verificação de controles e na aplicação do contexto experimental. Pontuações mais altas, segundo a empresa, ainda não significam julgamento confiável em laboratório.

## Fontes

- [@OpenAI: A new way to measure how AI agents handle the routine analyses of wet-lab science—BioBasicsBench.](https://x.com/OpenAI/status/2118782708767965238) (2026-11-06)
- [Measuring how AI agents handle everyday wet-lab science](https://openai.com/index/measuring-how-ai-agents-handle-wet-lab-science) — OpenAI (2026-11-06)

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- [OpenAI](https://dailyjournal.news/topics/openai)

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