Alucinações de IA nem sempre são ruins – Elas Podem Criar Novos Antibióticos
- A alucinação é geralmente considerada uma falha técnica quando se trata da validação de conteúdo pelo modelo de IA.
- Mas essas alucinações de IA estão operando maravilhas na descoberta de novas moléculas antibacterianas para o desenvolvimento de medicamentos.
- SyntheMol, um modelo de IA, está descobrindo novas moléculas e revelando um lado do espaço químico que era desconhecido para a humanidade.
Modelos de inteligência artificial generativa estão propensos a alucinações e criam informações fictícias ou imagens. Considerando a crescente onda de desinformação por IA, esse hábito é considerado uma falha. Mas, assim como o diamante artificial foi inventado acidentalmente quando os cientistas tentavam alcançar condições de superpressão e calor como as do manto da Terra, as alucinações também estão provando ser úteis para os cientistas descobrirem novos medicamentos.
Alucinações de IA e novas descobertas químicas
De acordo com os especialistas, estima-se que quase 5 milhões de mortes tenham alguma conexão com a resistência aos antibióticos globalmente, portanto, novas formas de combater as variantes bacterianas resistentes são essenciais, e isso de forma urgente. Pesquisadores da McMaster University e da Stanford Medicine School desenvolveram um novo modelo que revela soluções potenciais para bactérias ameaçadoras da vida que são resistentes aos antibióticos.
O modelo é chamado SyntheMol e, de acordo com o relatório do estudo da Stanford,
“SyntheMol criou estruturas e receitas químicas para seis novos medicamentos destinados a matar cepas resistentes de Acinetobacter baumannii, um dos principais patógenos responsáveis por mortes relacionadas à resistência antibacteriana.”
Fonte: Stanford University.
James Zou, professor associado de ciência de dados biomédicos e coautor do estudo, diz que há uma grande necessidade de desenvolver novos antibióticos o mais rápido possível para a saúde pública. Os pesquisadores validaram os novos compostos desenvolvidos com o modelo de forma experimental.
Zou também mencionou que sua hipótese era de que existem muitas moléculas potenciais que poderiam ser convertidas em medicamentos eficazes, mas que ainda não foram testadas ou nem mesmo desenvolvidas, e é por isso que eles querem usar a IA para criar moléculas que não existem na natureza.
SyntheMol está descobrindo novas possibilidades
Antes da IA generativa, os pesquisadores costumavam adotar diferentes abordagens computacionais para o desenvolvimento de antibióticos. Eles usavam algoritmos para percorrer depósitos de medicamentos e reconhecer os compostos que tinham chances de agir contra um patógeno que queriam eliminar.
Com esse método, eles foram capazes de filtrar 100 milhões de compostos já conhecidos, o que também produziu resultados, mas não foi um processo profundo para encontrar todos os compostos químicos que poderiam ser úteis contra as bactérias.
O co-líder do estudo e estudante de doutorado em ciência computacional da Stanford, Kyle Swanson, diz que o espaço químico é gigantesco.
“As pessoas estimam que existam cerca de 10^60 moléculas semelhantes a drogas possíveis. Então, 100 milhões estão longe de cobrir todo esse espaço.”
Fonte: Stanford University.
Como dito no início, a tendência da IA de alucinar pode ser usada para descobrir novos medicamentos, pois estava sendo usada para desenvolver novos compostos, mas agora está produzindo compostos que seriam impossíveis de criar com os métodos existentes, afirma Swanson. Os pesquisadores também tiveram que estabelecer limites para o modelo para que pudessem desenvolver artificialmente qualquer molécula que o modelo imaginasse.
Zou diz que este modelo está ensinando sobre uma parte inteiramente nova do campo químico, projetando novas moléculas das quais os humanos não tinham conhecimento. Zou também está refinando o modelo com Swanson para usá-lo em medicamentos cardíacos e na criação de moléculas fluorescentes com novas propriedades para pesquisa de laboratório.
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Aamir Sheikh
Aamir é um jornalista de tecnologia com quase seis anos de experiência nos setores de criptomoedas e tecnologia. Formou-se na MAJ University com um MBA em Finanças e Marketing. Atualmente trabalha na Cryptopolitan, onde relata os últimos desenvolvimentos nos mercados de criptomoedas e previsões de preços.
