O sistema de co-cientista de IA multiagente do Google está se mostrando um assistente de pesquisa poderoso ao realizar descobertas científicas genuínas que normalmente levariam anos para serem desvendadas por pesquisadores humanos.
Motivado pelos desafios do processo moderno de descoberta científica, o Google desenvolveu o co-cientista de IA como um sistema multiagente baseado no Gemini 2.0. O sistema foi projetado para atuar como uma ferramenta colaborativa para cientistas, espelhando o processo de raciocínio que fundamenta o método científico.
Além de ferramentas tradicionais de revisão e sumarização de literatura, o co-cientista de IA tem como objetivo descobrir novos conhecimentos originais e formular hipóteses inovadoras com base em evidências prévias e adaptadas a objetivos de pesquisa específicos. Diante de um objetivo de pesquisa especificado em linguagem natural, o sistema gera hipóteses inéditas, visões gerais detalhadas da pesquisa e protocolos experimentais.
As capacidades do sistema foram dramaticamente demonstradas quando os professores José Penadés e Tiago Costa, do Imperial College London, desafiaram-no com uma questão complexa sobre evolução bacteriana. O laboratório de Penadés passou uma década solucionando como as ilhas cromossômicas induzidas por fagos formadoras de capsídeos (cf-PICIs) poderiam trocar caudas para infectar diferentes espécies bacterianas. Antes de publicar suas descobertas, decidiram testar o co-cientista de IA mostrando-lhe dados inéditos e verificando se ele chegaria à mesma conclusão.
O resultado foi notável. A IA identificou corretamente que as cf-PICIs produzem seus próprios capsídeos e empacotam seu DNA, dependendo exclusivamente das caudas de fagos para transferência. Descobriu que as cf-PICIs liberam capsídeos sem cauda e não infectivos contendo seu DNA no ambiente, que então interagem com caudas de fagos de várias espécies para formar partículas quiméricas capazes de injetar DNA em diferentes espécies bacterianas, dependendo da cauda presente.
O professor Penadés observou que sua equipe foi prejudicada por seus próprios vieses: "Nós estávamos enviesados. Por muitos anos, eu sempre pensei—e todo mundo da área de biologia de fagos pensa—que após a infecção, o que se tem são partículas infectivas com capsídeo e cauda. Não entendíamos por que tínhamos PICIs que podiam ser induzidas, mas não eram transferidas... Estávamos tão enviesados que não conseguíamos enxergar o que realmente estava acontecendo."
O desempenho do co-cientista de IA foi validado além deste caso isolado. Em um subconjunto de 11 objetivos de pesquisa, especialistas da área avaliaram as respostas do sistema em comparação com outros modelos relevantes. Embora a amostra fosse pequena, os especialistas consideraram que o co-cientista de IA tinha maior potencial de novidade e impacto, além de preferirem suas respostas em relação a outros modelos.
Para facilitar a exploração responsável do potencial do co-cientista de IA, o Google está disponibilizando o acesso ao sistema para organizações de pesquisa por meio de um Programa de Testadores Confiáveis. À medida que os desafios científicos se tornam mais complexos e interdisciplinares, ferramentas como o co-cientista de IA podem acelerar significativamente o ritmo das descobertas, ajudando pesquisadores a superar seus próprios vieses e identificar novas direções promissoras para a pesquisa.