Um feito incrível associado ao rápido desenvolvimento das vacinas Covid-19 demonstrou ciência em seu melhor. Mas quando aplaudimos os esforços heróicos de nossos profissionais de saúde em março de 2022, um dos meus vizinhos perguntou: “Por que a inteligência artificial não ajudou?” Uma pergunta justa. Os métodos de treinamento de máquinas contribuíram para algumas áreas específicas e ajudam a garantir a prontidão para a pandemia no futuro hoje. Mas, de fato, esse teste foi realizado muito cedo para a IA mostrar todas as suas capacidades.
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Mas oito meses depois, ainda no meio da pandemia, a IA resolveu quase uma tarefa grandiosa de 50 anos em biologia: o problema de prever a estrutura da proteína. Especialistas no campo da biologia chamaram esse avanço de “a única e icônica conquista da ciência da vida demonstrando as capacidades da IA”. Desde então, a previsão da estrutura das proteínas usando IA mudou a biologia. Desde a aceleração da pesquisa de novas enzimas que comem plástico até a expansão de nossa compreensão do trabalho das células – tudo isso ajuda os biólogos a encontrar novas soluções para inúmeros problemas que podem beneficiar o mundo inteiro.
A IA alcançou sucesso em outras áreas da ciência, como astronomia, física de partículas, química orgânica, visualização médica, proteção da natureza e síntese termonuclear. Avanços semelhantes continuarão a ocorrer. Mas também estamos no limiar de uma mudança mais fundamental.
Em 2023, veremos como a inteligência artificial finalmente se transformará no instrumento necessário e diário para cientistas de todas as áreas e disciplinas. Como milhões de trabalhadores de escritório hoje dependem de processadores de etail e texto, os cientistas começarão a confiar no modelo de aprendizado de máquina e sistemas de inteligência artificial.
Por exemplo, graças à inteligência artificial para prever a estrutura de proteínas, o que os biólogos costumavam ter milhares de dólares ou anos de pesquisa meticulosa, agora você pode fazer com a mesma facilidade que procura pelo Google. Temos certeza de que isso se espalhará para áreas relacionadas. Na genomia da IA, permitirá que os cientistas entendam melhor a essência das doenças e estudarão os métodos de seu tratamento.
À medida que construímos sistemas mais generalizados que possam aprender os princípios por detrás de problemas complexos, veremos a influência da IA alargar-se a disciplinas tradicionalmente isoladas. Os investigadores que estudam todos os tipos de problemas irão utilizá-lo como uma ferramenta para complementar a inteligência humana – optimizando processos, automatizando procedimentos, validando novas teorias e proporcionando uma melhor compreensão da incerteza.
A seca na Europa, as inundações no Sul da Ásia e as condições meteorológicas extremas registadas em todo o mundo nos últimos anos realçaram a gravidade da crise climática que enfrentamos. Devemos abraçar um consumo mais inteligente e tomar decisões políticas ambiciosas, mas não podemos confiar apenas nisso. A IA e a aprendizagem automática também estão a começar a ajudar a construir melhores modelos preditivos do que está a acontecer com o clima. Novos modelos meteorológicos, como o Nowcasting, ajudar-nos-ão a tomar melhores decisões e planos a nível individual, nacional e global. Os gémeos digitais – representações virtuais e em tempo real de sistemas físicos reais – podem dar-nos uma melhor compreensão das alterações climáticas, dos custos da inacção e do provável impacto das decisões políticas ou tecnológicas.
A IA e a aprendizagem automática podem proporcionar o progresso tecnológico exponencial de que necessitamos para superar os problemas extremamente complexos com que a ciência e a humanidade se debatem atualmente. Quando acontecem, estas descobertas científicas cativam a imaginação, mas muitas vezes criam expectativas irrealistas. É importante que, quando ocorrerem falhas inevitavelmente, não diminuamos as nossas ambições. Em vez disso, devemos lembrar-nos de que são ferramentas e que os seus benefícios surgem quando cientistas, investigadores e engenheiros as utilizam no seu trabalho diário. Já estamos vendo essa transformação na biologia. Em 2023, veremos a IA finalmente ocupar o seu lugar no kit de ferramentas de todos os cientistas. Mal posso esperar para ver o que eles descobrem.
