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Mark Zuckerberg e Priscilla Chan colocaram Google, Meta e o governo dos EUA no mesmo barco para tentar criar uma “célula virtual” – um modelo de IA capaz de simular como células se comportam diante de doenças e tratamentos. A ambição empolga porque promete cortar tempo e custo de pesquisa, mas também acende um alerta: em biologia, a corrida não é só pelo melhor modelo, e sim por quem consegue medir e controlar os dados do mundo real.
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*A Biohub, organização sem fins lucrativos de pesquisa biomédica criada por Zuckerberg e Chan, ampliou sua iniciativa “Virtual Biology” para um esforço de US$ 1,8 bilhão voltado a produzir e padronizar grandes bases de dados biológicos para treinar IA.
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*Google DeepMind, Meta e a startup de descoberta de remédios Isomorphic Labs vão investir, juntas, US$ 300 milhões no projeto.
*O Departamento de Energia dos EUA prevê investir mais de US$ 500 milhões ao longo de cinco anos para apoiar a iniciativa.
*Os Institutos Nacionais de Saúde dos EUA, o NIH (National Institutes of Health), vão contribuir com bases de dados, repositórios e “bibliotecas” de conhecimento construídos a partir de mais de US$ 500 milhões em investimentos federais anteriores.
*A proposta é juntar informação suficiente para construir modelos que prevejam o funcionamento das células de forma totalmente virtual – na prática, permitindo que cientistas “testem” hipóteses no computador antes de gastar tempo e dinheiro em laboratório.
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*Segundo a Biohub, os dados produzidos serão abertos e gratuitos para a comunidade científica; ao mesmo tempo, parceiros comerciais terão um ano de acesso exclusivo aos dados que ajudarem a desenvolver antes da liberação pública.
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Se a IA é um “motor” que aprende com exemplos, a biologia é como tentar ensinar esse motor a dirigir numa cidade que ainda não foi mapeada. Em linguagem simples: não basta ter um algoritmo esperto e muita computação – falta o principal combustível, que são dados biológicos grandes, limpos e comparáveis entre si.
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É por isso que o projeto mira algo menos glamouroso (mas decisivo): medir o mundo real em escala e transformar essas medições em um padrão que diferentes laboratórios consigam usar.
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O ganho potencial é enorme. Um modelo que simula células pode funcionar como um “túnel de vento” da medicina: antes de construir o avião (o experimento caro), você testa no computador o que tem mais chance de dar certo. Isso não elimina o laboratório, mas muda a ordem do jogo – o laboratório vira a etapa final, reservada para as apostas mais promissoras.
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O risco, porém, também muda de lugar. Se o gargalo passa a ser dado (e não só modelo), quem financia e organiza a coleta pode ganhar uma vantagem difícil de alcançar depois.
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O acordo de um ano de exclusividade para parceiros comerciais é um exemplo: ele tenta equilibrar incentivo privado com ciência aberta, mas também mostra que a “próxima corrida da IA” pode ser vencida por quem controla os melhores conjuntos de dados – e não necessariamente por quem treina o maior modelo.
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Por fim, há um freio de realidade: modelar uma célula inteira é muito mais complexo do que prever partes isoladas, como proteínas. A promessa de “célula virtual universal” depende de uma quantidade e diversidade de medições que ainda não existe. Em outras palavras, é um projeto de longo prazo – com cara de infraestrutura científica, não de aplicativo que aparece pronto na semana que vem.
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A IA consegue entender proteínas e outras partes da biologia, mas modelar uma célula viva inteira é ordens de magnitude mais complexo – e os pesquisadores ainda não têm dados suficientes do tipo certo para fazer isso.
Axios
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Modelos de IA já mostraram potencial na biologia, mas o setor ainda não tem conjuntos de dados massivos, limpos e padronizados como os que tornaram possível o avanço recente em linguagem e visão.
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Logo após a matemática ter sido resolvida internamente pela OpenAI, você pode estar se perguntando qual será a próxima área na mira da IA. Zuck e companhia estão fazendo da biologia o novo alvo, direcionando financiamento, conjuntos de dados e talentos para a audaciosa missão do Biohub de “curar ou prevenir todas as doenças”.
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Texto que relata acontecimentos, baseado em fatos e dados observados ou verificados diretamente pelo jornalista ou obtidos pelo acesso a fontes jornalísticas reconhecidas e confiáveis.
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Fonte original: www.uol.com.br
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