O sistema multiagente de co-cientista de IA da Google está a provar o seu valor como um poderoso assistente de investigação, ao fazer descobertas científicas genuínas que normalmente levariam anos aos investigadores a desvendar.
Motivada pelos desafios no processo moderno de descoberta científica, a Google desenvolveu o co-cientista de IA como um sistema multiagente baseado no Gemini 2.0. O sistema foi concebido para funcionar como uma ferramenta colaborativa para cientistas, espelhando o processo de raciocínio subjacente ao método científico.
Para além das ferramentas convencionais de revisão e resumo de literatura, o co-cientista de IA pretende descobrir conhecimento novo e original, bem como formular hipóteses inovadoras baseadas em evidências anteriores e adaptadas a objetivos de investigação específicos. Dado um objetivo de investigação especificado em linguagem natural, o sistema gera hipóteses inovadoras, visões gerais detalhadas da investigação e protocolos experimentais.
As capacidades do sistema foram dramaticamente demonstradas quando os professores José Penadés e Tiago Costa, do Imperial College London, o desafiaram com uma questão complexa sobre a evolução bacteriana. O laboratório de Penadés passou uma década a desvendar como as ilhas cromossómicas induzidas por fagos formadoras de cápside (cf-PICIs) conseguiam trocar caudas para infetar diferentes espécies bacterianas. Antes de publicarem as suas conclusões, decidiram testar o co-cientista de IA, mostrando-lhe dados inéditos para ver se chegava à mesma conclusão.
O resultado foi notável. A IA identificou corretamente que as cf-PICIs produzem as suas próprias cápsides e empacotam o seu ADN, dependendo exclusivamente das caudas dos fagos para a transferência. Descobriu que as cf-PICIs libertam cápsides sem cauda e não infetivas, contendo o seu ADN, para o ambiente, que depois interagem com caudas de fagos de várias espécies para formar partículas quiméricas capazes de injetar ADN em diferentes espécies bacterianas, dependendo da cauda presente.
O Professor Penadés referiu que a sua equipa foi condicionada pelos próprios preconceitos: "Estávamos condicionados. Durante muitos anos, sempre pensei — e toda a gente na biologia dos fagos pensa — que após a infeção, o que existe são partículas infetivas com cápside e cauda. Não percebíamos porque é que tínhamos PICIs que podiam ser induzidas mas não eram transferidas... Estávamos tão condicionados que não víamos o que realmente estava a acontecer."
O desempenho do co-cientista de IA foi validado para além deste caso. Num subconjunto de 11 objetivos de investigação, especialistas da área avaliaram os resultados do sistema em comparação com outros referenciais relevantes. Embora a amostra fosse reduzida, os especialistas consideraram que o co-cientista de IA tinha maior potencial de novidade e impacto, preferindo os seus resultados face a outros modelos.
Para facilitar uma exploração responsável do potencial do co-cientista de IA, a Google está a disponibilizar o acesso ao sistema a organizações de investigação através de um Programa de Testes de Confiança. À medida que os desafios científicos se tornam mais complexos e interdisciplinares, ferramentas como o co-cientista de IA poderão acelerar significativamente o ritmo das descobertas, ajudando os investigadores a superar os seus próprios preconceitos e a identificar novas direções promissoras para a investigação.