A Google.org anunciou a seleção de 17 organizações para receber um financiamento total de 36 milhões de dólares no âmbito do desafio Impact Challenge: AI for Science, com o objetivo de usar inteligência artificial para acelerar pesquisas relacionadas ao clima, à saúde e às ciências básicas. As entidades beneficiárias poderão participar de um programa de aceleração de seis meses, no qual os participantes receberão orientação técnica, suporte de engenharia e acesso a recursos da infraestrutura da Google.
A seleção ocorreu após uma chamada aberta que recebeu candidaturas de 30 países. Os projetos abrangem áreas diversas, desde a previsão de tempestades e o desenvolvimento de energia de fusão até o desenho de tratamentos e a compreensão de alterações genéticas.
Exemplos de inovação no clima e na energia
A AfriClimate AI Limited trabalha na análise de indicadores meteorológicos anteriores de sistemas de tempestades perigosas na África, com o objetivo de aumentar o tempo de antecedência dos alertas de inundações repentinas de menos de três horas para mais de seis horas. O Inria Chile Research Center está construindo um modelo fundamental multimodal do oceano, por meio da criação de um gêmeo digital dos ecossistemas marinhos da Terra.
Na área de energia, o Max Planck Institute for Plasma Physics, em colaboração com a TU Eindhoven, utiliza inteligência artificial baseada em princípios da física para simular as condições turbulentas no interior de reatores de fusão e reduzir a distância entre a simulação e a aplicação no mundo real. A University of Texas at Austin também desenvolve modelos de redes neurais para acelerar o projeto de reatores de fusão compactos.
Os demais projetos incluem a descoberta automatizada de materiais no Massachusetts Institute of Technology, o desenvolvimento de modelos climáticos interpretáveis na UC San Diego, o aprimoramento de baterias de íons de sódio na University of Cambridge e o desenho de proteínas usando linguagem natural na University of Washington, para aplicações que incluem a decomposição de plásticos.
Inteligência artificial na pesquisa em saúde
A AITHYRA Research Institute, em colaboração com a EPFL, busca compreender como os vírus manipulam as células e criar uma biblioteca de proteínas projetadas com inteligência artificial para descobrir tratamentos para proteínas difíceis de atingir com medicamentos. O Allen Institute trabalha no desenho de sequências de DNA que tenham como alvo tipos de células cerebrais mais suscetíveis a doenças neurodegenerativas, compartilhando abertamente os modelos, as sequências e os resultados.
As demais iniciativas de saúde incluem o desenvolvimento de uma quimioterapia de precisão na Australian National University, o estudo do impacto de variantes genéticas na regulação do splicing de RNA na National University of Singapore e a descoberta de causas desconhecidas de mutações na New York University Grossman School of Medicine.
A University of California, Berkeley, também desenvolve métodos para extrair biomarcadores clínicos interpretáveis de modelos médicos que funcionam como caixas-pretas, enquanto a University of Cape Town cria uma plataforma para mapear a variação genética em genes africanos que metabolizam medicamentos. A lista também inclui modelos de engenharia para comparar a regeneração cardíaca na University of Pittsburgh e um modelo fundamental para o desenho de medicamentos peptídicos na University of Toronto.
O que muda na prática?
O programa não anuncia um único modelo de inteligência artificial nem um produto pronto, mas direciona financiamento e suporte de engenharia a projetos de pesquisa especializados que podem se beneficiar da ampliação da capacidade computacional e do aprimoramento dos modelos. O valor direto do subsídio está na combinação entre expertise científica e infraestrutura técnica, enquanto os resultados finais — como a melhoria da precisão das previsões ou a obtenção de tratamentos utilizáveis — continuam vinculados ao avanço de cada projeto e à sua capacidade de passar da pesquisa a uma aplicação verificável.
A natureza dos projetos indica uma dependência crescente de modelos multimodais, inteligência artificial interpretável e modelos fundamentais em áreas que exigem dados e experimentos científicos especializados. No entanto, o anúncio não especifica o valor do financiamento para cada organização, nem menciona cronogramas para os resultados dos projetos ou critérios de medição uniformes entre eles.