Gemini for Science: experimentos e ferramentas de IA para a nova era das descobertas
Há séculos, o método científico tem impulsionado o progresso da humanidade. A missão do Google é criar ferramentas que ajudem esse processo a se tornar cada vez mais rápido. Na nossa visão, a nova era de descobertas não será baseada em modelos especializados e limitados, mas sim em agentes generalistas que capacitam os pesquisadores em todas as áreas de conhecimento. Por isso, estamos anunciando o Gemini for Science, um conjunto de ferramentas e experimentos científicos projetados para aumentar a escala e a precisão das pesquisas.
Potencializando o poder da inventividade humana
Hoje, a ciência vive um paradoxo: nosso conhecimento coletivo está se expandindo de uma forma tão rápida que fica cada vez mais difícil para um único cientista conectar todos os pontos e ter uma visão completa. Os avanços científicos, muitas vezes, dependem de fazer conexões criativas entre dados, mas isso leva semanas ou até meses se for feito manualmente. A inteligência artificial consegue lidar com tarefas complexas e ajuda a eliminar esse gargalo para deixar o trabalho científico ainda mais potente. Assim, os pesquisadores têm mais tempo para identificar e solucionar os problemas científicos mais impactantes, além de encontrar novas direções que levam ao progresso.
As ferramentas experimentais do Gemini for Science no Google Labs têm três protótipos poderosos para lidar com tarefas complexas:.
- Hypothesis Generation, com tecnologia do Co-Scientist: a ciência avança com a ideação, mas nenhuma pessoa consegue ler e memorizar todos os milhões de artigos científicos que são publicados a cada ano. É aí que entra o Hypothesis Generation: ele simula o método científico e colabora com pesquisadores para definir um desafio de pesquisa. Em seguida, cria um torneio de ideias com vários agentes para gerar, debater e avaliar hipóteses. E, para garantir um rigor científico minucioso, as afirmações desenvolvidas passam por uma verificação detalhada e são acompanhadas de citações clicáveis.
- Computational Discovery, com a tecnologia do AlphaEvolve e do Empirical Research Assistance (ERA): muitas vezes, o avanço científico é limitado pelo número de hipóteses que realmente podemos testar com experimentos computacionais. Para superar esse obstáculo, desenvolvemos o Computational Discovery, um mecanismo agêntico de pesquisas que consegue gerar e avaliar milhares de variações de código ao mesmo tempo. Com isso, os cientistas podem testar novas abordagens de modelagem para áreas complexas, como a previsão de energia solar e a epidemiologia, algo que levaria meses para ser feito manualmente.
- Literature Insights, com a tecnologia do Google NotebookLM: entender a literatura científica é parte essencial de toda pesquisa. Para ajudar, o Literature Insights analisa a literatura disponível e estrutura os resultados em tabelas com atributos personalizados e pesquisáveis, o que facilita a comparação. Os pesquisadores também podem usar o chat para descobrir nuances fundamentadas em seus documentos e criar artefatos de alta fidelidade, como relatórios, slides, infográficos e resumos em áudio ou vídeo. Com o poder do NotebookLM, o Literature Insights ajuda a sintetizar resultados de vários artigos, identificar lacunas na pesquisa e descobrir novas oportunidades.
A partir de hoje, vamos começar a liberar o acesso a esses experimentos gradualmente. Informe seu interesse em labs.google/science.
Se quiser saber mais sobre como usar o Science Skills no Google Antigravity, acesse antigravity.google/use-cases/science.
Colaboração com a comunidade científica
Nosso compromisso em criar e lançar ferramentas para a ciência de forma responsável tem como ponto de partida o ecossistema científico. Estamos colaborando com mais de 100 instituições para validar nossos novos sistemas e ferramentas. Entre os exemplos, estão as pesquisas sobre fibrose hepática da Stanford University, estudos sobre a resistência antimicrobiana no Imperial College London e uma iniciativa de vários anos no The Crick Institute. Para garantir a integridade dos insights gerados por IA, criamos uma comunidade de testadores confiáveis, que vão de estudantes de doutorado a pesquisadores de vários setores e especialistas laureados com o Nobel. Isso nos ajuda a fazer testes de estresse com nossos sistemas usando desafios complexos do mundo real.
Além disso, também criamos programas-piloto dedicados com a ajuda de conferências científicas líderes do setor, como ICML, STOC e NeurIPS. O objetivo é desenvolver ferramentas pioneiras para que agentes possam fazer a tradicional revisão por pares, além da validação científica. Dois exemplos já criados são a Paper Assistant Tool (PAT) e o ScholarPeer, ambos em fase experimental.
Todo esse trabalho se baseia na longa história dos avanços da IA. Nossos modelos especializados já estão acelerando o progresso: o AlphaFold tem ajudado mais de 3 milhões de pesquisadores a estudarem vacinas contra a malária e enzimas que "comem" plásticos, enquanto o AlphaGenome tem contribuído para que cientistas identifiquem as causas de várias doenças. Essas novidades funcionam lado a lado com outras ferramentas que os pesquisadores usam no dia a dia, como Google Acadêmico, Earth Engine, Colab, MedGemma, Earth AI e Deep Research do Gemini. Com nosso mais recente lançamento, o Gemini Deep Think, continuamos a melhorar a capacidade do nosso modelo principal de realizar tarefas científicas complexas. Juntas, essas ferramentas já se tornaram peças essenciais do ecossistema científico, ajudando pesquisadores a organizar informações e analisar dados complexos em grande escala.
Enquanto desbravamos juntos o futuro da pesquisa agêntica, seguimos empenhados em construir um amanhã onde a IA acelere o progresso científico e ajude a solucionar os desafios mais urgentes da sociedade.
