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O Google apresentou na quarta-feira seu novo co-cientista de IA, um assistente virtual projetado para apoiar a pesquisa científica e acelerar as descobertas biomédicas.

Construído com o Gemini 2.0, o Google disse que o sistema multiagente replica a estrutura lógica que impulsiona o método científico. Além de revisar e resumir os dados, o cocientista de IA extrai novas descobertas e gera hipóteses e propostas de pesquisa baseadas em evidências existentes e personalizadas para atender a objetivos de pesquisa específicos.

A equipe de cientistas por trás da plataforma enfatizou que ela se destinava a auxiliar a pesquisa, não a substituir os pesquisadores, informou o London South East. "Esperamos que isso aconteça ... aumentar, em vez de diminuir a colaboração científica", disse o cientista do Google Vivek Natarajan.

Criado para colaboração

Para usar o sistema, o Google explicou que os cientistas inserem um objetivo de pesquisa usando linguagem natural, sugerindo suas próprias ideias e mencionando possíveis restrições de experimentos. Os cientistas também podem dar feedback e análises ao sistema e discutir pesquisas por meio de uma interface de bate-papo.

Com essas informações, o cocientista de IA divide a meta atribuída em um plano de pesquisa estruturado que é gerenciado por um agente supervisor. O agente Supervisor atribui agentes especializados - geração, reflexão, classificação, proximidade, meta-revisão e evolução - a uma fila de trabalhadores, permitindo que o sistema maximize os recursos de computação e melhore seu raciocínio científico.

Para melhorar sua produção, o co-cientista de IA aproveita o dimensionamento de computação em tempo de teste, refinando os resultados por meio de raciocínio, debates de auto-jogo, competições de classificação e um processo de melhoria evolutiva. Seu design agêntico permite que o sistema se autocritique, aproveitando diferentes ferramentas para melhorar hipóteses e propostas.

Validação no mundo real

Pesquisadores da Universidade de Stanford e do Imperial College London avaliaram o sistema em três experimentos de laboratório de ponta a ponta, avaliando sua utilidade clínica; Esses estudos se concentraram no reaproveitamento de medicamentos, identificando novos alvos de tratamento e esclarecendo os mecanismos que impulsionam a resistência antimicrobiana.

No primeiro estudo, o sistema identificou com sucesso novas oportunidades de reaproveitamento de medicamentos para leucemia mielóide aguda (LMA). Suas previsões foram validadas por meio de biologia computacional, feedback de especialistas clínicos e experimentos in vitro que mostraram que os medicamentos sugeridos inibiram a viabilidade do tumor em concentrações clinicamente significativas em várias linhagens celulares de LMA.

O co-cientista da IA demonstrou sua proeza na identificação de novos alvos para fibrose hepática em outro estudo; O sistema descobriu alvos epigenéticos com atividade antifibrótica significativa em organoides hepáticos humanos por meio de evidências pré-clínicas.

O terceiro estudo mostrou que o co-cientista de IA do Google poderia, aproveitando décadas de literatura de acesso aberto, explicar como existem ilhas cromossômicas induzíveis por fagos formadoras de capsídeos em várias espécies bacterianas.

O Google reconheceu várias limitações e áreas de melhoria, como refinar as revisões da literatura, melhorar a precisão factual, realizar verificações cruzadas com ferramentas externas, implementar métodos de autoavaliação e empregar avaliações em larga escala com mais especialistas no assunto e diversos objetivos de pesquisa. A empresa observou que continuaria "[explorando com responsabilidade] o potencial do co-cientista de IA como uma ferramenta assistiva".

"O co-cientista de IA representa um avanço promissor em direção a tecnologias assistidas por IA para que os cientistas ajudem a acelerar a descoberta", concluiu o Google. "Sua capacidade de gerar hipóteses novas e testáveis em diversos domínios científicos e biomédicos - algumas já validadas experimentalmente - e sua capacidade de auto-aperfeiçoamento recursivo com maior computação, demonstram seu potencial para acelerar os esforços dos cientistas para enfrentar grandes desafios na ciência e na medicina."