Por Waldemir Cambiucci
Falar de pesquisa científica e inteligência artificial é um desafio! Primeiro, porque a própria área de inteligência artificial é tema de pesquisa e constante evolução. E os últimos 3 anos foram realmente intensos, pós ChatGPT; segundo, porque o uso de inteligência artificial no contexto científico tem recebido críticas e atenção especial, com ocorrências de artigos com parágrafos alucinados, dados de experimentos sintéticos, pesquisas de bases inexistentes, referências bibliográficas fictícias e hipóteses sem fundamentos. É fácil encontrar hoje pesquisadores e professores que olham com certo cuidado o termo “inteligência artificial” no contexto de “papers acadêmicos”. E não é para menos.
Mas o mês de janeiro de 2026 foi repleto de anúncios e discussões apontado tendências que não podem ser ignoradas. Em resumo, já é dito que 2026 será para IA e a pesquisa científica o que 2025 foi para a IA e o desenvolvimento de software.
O grande motivador para essa reflexão foi o anúncio do OpenAI Prism, com seu impacto para a construção interativa de papers acadêmicos. Um agente de IA vertical em LaTex, com apoio direto para a construção de novas hipóteses, recuperação de resultados, coordenação harmonizada de ideias, muito mais que um ChatGPT para a pesquisa acadêmica.
Assim, esse artigo é um desafio e existe uma discussão subliminar nisso tudo, com algumas perguntas:
• Como pesquisadores, laboratórios e centros de pesquisas podem aproveitar o real poder da inteligência artificial na aceleração de experimentos e linhas de exploração?
• Como plataformas com múltiplos agentes de IA podem acelerar a colaboração entre pesquisadores, grupos de trabalho ou experimentos?
• Como a segurança de dados e a propriedade intelectual de pesquisas sensíveis podem ser garantidas na presença de modelos de IA?
• Como que patentes, dados críticos de hipóteses ou resultados podem ser compartilhados e usados em treinamentos de IAs de forma controlada?
• E finalmente, como o desenvolvimento científico pode continuar sob a tutela e o controle humano?
Todas elas são perguntas sem resposta trivial. Claro, se você simplesmente jogá-las num ChatGPT (com certeza, alguns leitores já o fizeram nesse parágrafo), você pode obter uma coletânea de insights, caminhos alternativos, abordagens cognitivas, guias práticos de adoção e até modelos de maturidade. Algumas
plataformas darão até a possibilidade de escrever o código de uma plataforma digital de pesquisadores em Python ou com abordagem Full-Stack, com Vibe Coding integrado para professores! Talvez até uma startup surja partir desse artigo! Ou não! 🙂
Mas o convite aqui é mais para a reflexão sobre caminhos. Então, o artigo está organizado inicialmente em duas partes: primeiro, exemplos de uso e impacto de IA para a pesquisa científica; e depois, um metamodelo de exploração científico, algo ainda inicial, mas que podemos usar em tempos de GenAI.
Vamos lá?
Parte I – Entre aprendizado de máquina e GenAI no contexto científico.
Não vou olhar muito atrás no passado, vou focar apenas os últimos 3 ou 5 anos. E nesse tempo, muita coisa já aconteceu com impacto direto para o contexto científico, com o uso de inteligência artificial, seja preditiva, com modelos tradicionais de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões, seja generativa, com modelos de linguagem, LLMs, SLMs e arquiteturas RAG e de agentes. Vejamos alguns exemplos.
Talvez um dos mais emblemáticos seja o avanço do AlphaFold 3, publicado na Nature, que ampliou significativamente a capacidade de prever não apenas estruturas de proteínas isoladas, mas também interações complexas com DNA, RNA, íons e pequenas moléculas. Utilizando técnicas baseadas em diffusion, o modelo passou a capturar dinâmicas estruturais com maior generalidade, impactando diretamente a descoberta de fármacos e a biologia estrutural. O benefício concreto foi a redução drástica do tempo entre hipótese e validação estrutural, com acesso via infraestrutura dedicada para pesquisadores. E o mais
impactante, tudo aberto, com acesso gratuito para pesquisas não-comerciais. Confira:
Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
AlphaFold
https://alphafold.com/
Outro marco relevante foi o surgimento dos chamados “LLMs de proteínas”, como o ESMFold, derivado do modelo ESM-2 e publicado na Science. Aqui, o insight foi tratar sequências biológicas como linguagem, permitindo que um transformer aprendesse representações profundas da “gramática evolutiva” das proteínas. É brilhante! O impacto científico foi a aceleração da predição estrutural sem a necessidade obrigatória de alinhamentos múltiplos complexos, tornando pipelines mais leves e escaláveis. Isso democratizou análises estruturais em larga escala, aproximando a biologia computacional de técnicas clássicas de NLP. Confira:
Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574
Evolutionary Scale Modeling
https://github.com/facebookresearch/esm
Se AlphaFold e ESMFold revolucionaram a predição, o RFdiffusion, também publicado na Nature, deu um passo além ao permitir o design de novo de proteínas funcionais. Baseado em modelos de denoising diffusion integrados a arquiteturas estruturais, o sistema não apenas prevê estruturas, mas gera novas proteínas com propriedades específicas, como afinidade por determinados alvos. O impacto é estratégico: passamos da análise para a síntese computacional guiada, encurtando ciclos de P&D em bioengenharia e terapias. E veja que tudo está no Github, de novo 🙂
De novo design of protein structure and function with RFdiffusion
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06415-8
RFdiffusion
https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion
Para fechar essa exploração inicial, vale citar ainda o campo de materiais, com o projeto Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) da Google DeepMind, também divulgado na Nature. Ele demonstrou como modelos generativos e redes neurais em grafos podem explorar vastos espaços de composição e prever estabilidade cristalina antes mesmo da síntese física. Ou seja, combinando aprendizado profundo e validações por métodos de primeiros princípios (como DFT, que não vou explorar muito por aqui pelo espaço limitado), o sistema expandiu significativamente o catálogo de materiais potencialmente estáveis. O benefício científico é claro: redução do custo experimental e aceleração na descoberta de compostos para energia, eletrônica e sustentabilidade. Pessoalmente, adoro esse caso, confira:
Scaling deep learning for materials discovery
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9
Millions of new materials discovered with deep learning
https://deepmind.google/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/
A lista não termina aqui. Existem ainda outros modelos usando IA para a pesquisa científica, como:
• Generative Chemistry da Microsoft Research.
• MatterGen para design de novos materiais com IA Generativa, também da Microsoft Research.
• FunSearch, um LLM + avaliador para descobertas em matemática e heurísticas de algoritmos.
No final do artigo, vou colocar as referências de forma consolidada para todos os papers citados.
E no meio disso tudo, interfaces generativas de conversação, acelerando não apenas nossas atividades do dia-a-dia, como refinamento de emails, resumo de reuniões, assistentes de calendários, etc. mas também o processo de pesquisa. Ele mudou muito nos últimos anos, com a IA ampliando nosso acesso sobre temas diversos, desde a simples tradução de artigos em outros idiomas, passando pela revisão gramatical, apoio na construção de scripts de experimentos, assistência no desenvolvimento de software e repositórios, até a pesquisa exploratória sobre artigos obrigatórios de leitura, em processos de construção de Survey.
Tudo isso está acelerando ainda mais agora, com novos modelos generativos diretamente integrados no processo de construção e exploração científica, com destaque para:
Prism da OpenAI
https://openai.com/pt-BR/prism/
Creio que aqui temos um salto significativo para pesquisadores que trabalham com matemática, física e ciência de dados, porque combina a capacidade de raciocínio de um modelo generativo (PRISM) com a expressividade formal e tipográfica do LaTeX. Para quem não sabe, LaTex é uma linguagem de formatação de texto científico, muito utilizada em meio acadêmico, permitindo uma formação de equações, fórmulas e diagramas com grande refinamento e controle sobre o texto final. Com essa integração de LaTex com PRISM, em vez de gerar apenas texto natural ou explicações vagas, o sistema pode produzir fórmulas, derivadas, demonstrações e até diagramas matemáticos em LaTeX de forma coerente com o raciocínio exigido pelo problema proposto pelo pesquisador. Isso facilita não apenas a elaboração de artigos ou notas técnicas, mas também a verificação simbólica de matemáticas complexas, reduzindo erros de transcrição e acelerando o ciclo entre hipótese e artefato científico formal. Sem dúvida, uma plataforma para explorar e avaliar.
Deep Research do Gemini
https://gemini.google/overview/deep-research/
Outro salto significativo para pesquisadores, especialmente aqueles que dependem de revisão sistemática de literatura, análise comparativa de fontes e construção de estado da arte robusto. O Deep Research do Gemini, desenvolvido pelo Google, vai além de um chatbot tradicional ao operar como um agente de pesquisa que navega, sintetiza e organiza múltiplas fontes na web de forma estruturada. Diferente de respostas isoladas, o Deep Research constrói relatórios progressivos, cita referências, compara perspectivas e apresenta uma narrativa consolidada, algo que é especialmente útil para quem está elaborando capítulos teóricos, análises comparativas ou mapeamentos tecnológicos. Em vez de apenas responder perguntas pontuais, o sistema atua como um “assistente de revisão da literatura”, capaz de reduzir bastante o tempo entre pergunta de pesquisa e consolidação de referências relevantes.
E assim, vimos diversos exemplos de impacto da IA para a pesquisa científica. Pense que tudo isso foi consolidado entre 2023 e 2025.
Com certeza, 2026 será um tempo de aplicação direta dessas ferramentas, com impacto exponencial sobre como fazemos pesquisa científica em diferentes domínios de conhecimento.
Parte II – Princípios de um metamodelo de exploração científica com IA.
Se na Parte I falamos de ferramentas, na Parte II minha proposta é mostrar como seria uma arquitetura mental e operacional para nosso contexto de exploração científica em tempos de IA. E para isso, um metamodelo seria interessante.
Em essência, um metamodelo é um modelo sobre como usar modelos. Ele define princípios, papéis, etapas e governança para que IA não seja apenas um assistente improvisado, mas parte estruturada do pipeline científico.
Assim, um metamodelo de exploração científica com IA seria uma organização do método científico na era dos agentes generativos, conectando diferentes ferramentas (como AlphaFold, RFdiffusion, GNoME, Prism, Deep Research, etc.) e abordagens de uso dentro de um fluxo coerente, governável e reprodutível de pesquisa. Algo assim:
Em vez de perguntar:
“Qual ferramenta eu uso agora?”
A pergunta passa a ser:
“Em qual estágio do método científico estou e qual agente/infraestrutura
de IA acelera essa etapa com segurança?”
Nesse contexto, algumas camadas funcionais de pesquisa científica seriam:
• Exploração e Curadoria: onde temos Deep Research, RAGs especializados;
• Modelagem e Simulação: espaço para AlphaFold, GNoME, modelos generativos científicos;
• Geração e Síntese: onde ferramentas úteis são RFdiffusion, MatterGen, modelos de design, entre outras;
• Formalização e Comunicação: para a consolidação de resultados e escrita de artigo, com Prism + LaTeX, por exemplo;
• Validação e Auditoria: onde o uso de agentes verificadores, reprodutibilidade e checagem simbólica são aceleradores de entrega.
Faz sentido?
Colocando nessa perspectiva, temos uma discussão mais organizada sobre como a inteligência artificial, os agentes de IA ou ferramentas integradas de refinamento, extração ou inferência de conhecimento podem ser utilizadas durante o método científico. Faz sentido?
Então a ideia aqui foi apenas provocar a discussão.
O artigo está longe de ser uma proposta completa e definitiva sobre o tema. Mas fica como um bom start sobre o desafio que teremos ao longo de 2026.
Esse tema ainda deve ser mais explorado, aguarde novidades! 🙂
Parte III – Agentes de IA como CONCIERGES científicos
Ok, havia dito que esse artigo teria duas partes. Mas chegando até aqui, com certeza você já pensou que o futuro da pesquisa científica pode ser baseado em agentes de IA parceiros de exploração, otimizados em taxonomias e rigidez acadêmica, preparados para acessar diferentes conjuntos de resultados de outras pesquisas, com acesso imediato a poder de processamento quase ilimitado de grandes datacenters, fazendo simulações avançadas, correções em diferentes formatos acadêmicos, acelerando a colaboração e, por que não, o OPEN SCIENCE de forma efetiva. Isso te lembra alguém?
Pois é, TONY STARK, sim, o Homem de Ferro.
Costumo lembrar que Tony não usava teclado, ele falava com o JARVIS. E durante suas conversas ou simples ordens, a direção de pesquisa era uma indicação humana, a IA executava de forma acelerada as simulações ou experimentos necessários para cada validação, dentro das 2 horas do filme, claro. E nesse loop, o momento Eureka era sempre humano! A MARVEL deixou isso registrado em diversos momentos no cinema, como:
• quando Tony sacou a descrição de um novo elemento químico na maquete da Stark Expo de 1974, feita por seu pai, Howard Stark.
• quando Tony idealiza o projeto do novo reator Arc, substituindo o paládio pelo elemento sintético desenhado por seu pai. As ideias de seu pai estão em seu peito agora! É poético aquele momento! 🙂
• ou quando Tony descobre uma forma de navegação temporal estável, viajando no tempo para recuperar as joias do infinito. É Tony que orienta a IA Sexta-feira para fazer uma simulação de espaço-tempo com uma configuração de Mobius, navegando pelo reino quântico (sem comentários aqui, mas continua poético! 🙂
Seja com o Just A Rather Very Intelligent System (J.A.R.V.I.S.) ou com a SEXTA-FEIRA (apenas uma referência a Robinson Crusoé), pelo menos nos quadrinhos da MARVEL, o humano estava no controle. Ok, você vai citar o ULTRON, ou ainda o VISÃO, ou a JÓIA DA MENTE, etc… só não vale citar o MARVIN, the Paranoid Android 🙂
Meu ponto nessa parte é que podemos esperar o nascimento de novas plataformas de exploração científica e colaboração entre pesquisadores onde IA e agentes são CONCIERGES de domínios científicos diversos.
Se estamos pesquisando aplicações sobre novos minérios ou a criação de novas ligas metálicas, uma interface vertical de IA pode ter acesso ao conjunto completo de artigos dos últimos 50 anos, além de recuperar insights escondidos de experimentos em desenvolvimento de outros pesquisadores parceiros de nosso grupo. E você já sacou que esse mesmo cenário se expande para descoberta de fármacos, criação de novos materiais, simulação química para adubos, novas baterias etc. A partir de agora, qualquer vertical de pesquisa científica pode oferecer um CONCIERGE de domínio acadêmico na forma de uma interface de IA, empoderada pela linguagem natural e pela coordenação de inúmeros agentes escondidos, que podem ser acionados para a execução de subtarefas, sempre que necessário.
Em um mundo assim ideal, o céu é o limite para a exploração científica!
Para fechar, ficam aqui algumas perguntas:
• A colaboração entre times de pesquisa científica, seja de um mesmo laboratório ou entre institutos, já utiliza ferramentas de IA pós-ChaGPT?
• Você já conhece alguma plataforma digital de colaboração entre pesquisadores científicos que oferece uma interface GenAI para conversação, exploração, inferência ou suporte para a pesquisa científica hoje em dia?
• Se existisse uma plataforma assim, quais indústrias seriam primeiro beneficiadas? Fármacos? Química? Materiais? Ciência básica?
• Quais implicações sobre segurança de dados e experimentos sensíveis, regulações de mercado, proteções de IP, ou questões de soberania nacional estão realmente envolvidas no uso de IA para a pesquisa científica?
Quanto mais pensamos nessas questões, maior é a certeza de que os países que primeiro dominarem a IA no contexto científico serão aqueles que estarão anos-luz de distância dos demais.
E isso, por um único motivo: os ganhos nessa área são exponenciais, não lineares. A distância entre o primeiro e o segundo colocado será cada vez maior.
Era isso! Muito mais Foods for Thoughts do que vibe coding de consumo. Mas é um convite para a reflexão!
2026 estará para a IA+Ciências, assim como 2025 esteve para IA+Software.
Vamos conferir! Até a próxima!
Referências
Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
AlphFold
https://alphafold.com/
Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574
Evolutionary Scale Modeling
https://github.com/facebookresearch/esm
De novo design of protein structure and function with RFdiffusion
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06415-8
RFdiffusion
https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion
Scaling deep learning for materials discovery
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9
Millions of new materials discovered with deep learning
https://deepmind.google/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/
Re-Evaluating Chemical Synthesis Planning Algorithms
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/re-evaluating-chemical-synthesis-planning-algorithms/
Generative Chemistry
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/generative-chemistry/
MatterGen: A new paradigm of materials design with generative AI
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mattergen-a-new-paradigm-of-materials-design-with-generative-ai/
FunSearch (2024) — LLM + avaliador para descobertas em matemática e heurísticas de algoritmos https://www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6
Deep Research do Gemini
https://gemini.google/overview/deep-research/
Prism da OpenAI
https://openai.com/pt-BR/prism/
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Fonte: AINews
