O Google desenvolveu o “AI co-scientist”, um novo sistema de IA que tem o objetivo de ajudar cientistas. A novidade foi anunciada na última quarta-feira (19) e irá colaborar com novas hipóteses e propostas de pesquisas. 

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O “cocientista de IA” lançado pelo Google também visa acelerar, principalmente, a velocidade do processo de descobertas científicas e biomédicas. A ferramenta foi testada por pesquisadores de universidades de renome como Stanford, dos Estados Unidos, e Imperial College London, do Reino Unido. 

Uma das aplicações do recurso foi feita em um experimento sobre fibrose hepática em Stanford e, segundo o Google, todas as abordagens que foram sugeridas pelo cocientista de IA mostraram um desempenho promissor para inibir as causas da doença. Outro exemplo de bom resultado da IA foi a sugestão de medicamentos que podem ser reaproveitados para leucemia mieloide aguda.


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Como a ferramenta funciona

O AI co-scientist é um sistema de IA multiagente que funciona a partir do modelo Gemini 2.0 e foi projetado para espelhar o processo de raciocínio do método científico. Ele possui ferramentas padrão como revisão de literatura, resumo e uma pesquisa profunda sobre o tema em questão. 

Para além dos recursos padronizados, o novo sistema também pode elaborar um conhecimento novo o original, assim como formular hipóteses e propostas de pesquisa comprovadamente novas. Tudo isso feito com base em evidências anteriores e adaptadas a objetivos de pesquisas específicos elaborados previamente. 

Ilustração dos diferentes componentes no sistema multiagente cocientista de IA e o paradigma de interação entre o sistema e o cientista.
Ilustração dos diferentes componentes no sistema multiagente cocientista de IA e a interação entre o sistema e o cientista (Imagem: Reprodução/Google)

Para realizar esses feitos, o cocientista de IA usa uma espécie de conjunto de agentes especializados em seis partes: geração, reflexão, classificação, evolução, proximidade e meta-revisão. Essas etapas são feitas baseadas no método científico. 

A partir desses processos, os agentes conseguem gerar um feedback automatizado dos raciocínios e, em seguida, promovem avaliações e refinam hipóteses. 

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