O Futurehouse, uma organização sem fins lucrativos apoiada por Eric Schmidt que visa construir um “cientista da IA” na próxima década, lançou uma nova ferramenta que, segundo ele, pode ajudar a apoiar a “descoberta orientada a dados” na biologia. A nova ferramenta ocorre apenas uma semana depois que o Futurehouse lançou sua API e plataforma.
A ferramenta, chamada Finch, adota dados de biologia (principalmente na forma de trabalhos de pesquisa) e um rápido (por exemplo, “O que você pode me dizer sobre os fatores moleculares de câncer matasesses?”) E executa código antes de gerar números e inspecionar os resultados. Em uma série de postagens no X, o co-fundador e CEO da Futurehouse, Sam Rodriques, comparou-o a um “estudante de graduação do primeiro ano”.
“(B) eing capaz de (fazer tudo) em minutos é uma superpotência”, escreveu Rodriques. “(Finch) acaba encontrando algumas coisas muito legais (…) para nossos próprios projetos internamente, achamos que é incrível.”
A proposição de Futurehouse, como a de muitas, muitas startups e gigantes da tecnologia, é que um dia de Finch e outras ferramentas de IA automatizam algum dia no processo científico.
Em um ensaio no início deste ano, o CEO da Openai, Sam Altman, disse que as ferramentas de AI “superinteligentes” poderiam “acelerar massivamente a descoberta e a inovação científicas”. Da mesma forma, o CEO da Anthropic, que apenas nesta semana lançou um programa “IA for Science”, previu com ousadia que a IA poderia ajudar a formular curas para a maioria dos cânceres.
No entanto, faltam evidências. Hoje, muitos pesquisadores não consideram a IA especialmente útil para orientar o processo científico. De maneira reveladora, o Futurehouse ainda não alcançou um avanço científico ou fazer uma nova descoberta com suas ferramentas de IA.
A biologia, particularmente no lado da descoberta de medicamentos, é um alvo atraente para as empresas de IA. A Pesquisa de Precedência estima que o mercado valesse US $ 65,88 bilhões em 2024 e poderia atingir US $ 160,31 bilhões até 2034.
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Embora tenha havido alguns sucessos, a IA não forneceu uma solução mágica imediata no laboratório. Várias empresas que empregam IA para descoberta de medicamentos, incluindo Exscientia e Benevolentai, sofreram falhas de ensaios clínicos de alto perfil nos últimos anos. Enquanto isso, a precisão dos principais sistemas de IA para descoberta de medicamentos, como o Alphafold 3 do Google Deepmind, tende a variar amplamente.
Da mesma forma, Finch comete “erros tolos”, disse Rodriques – e é por isso que o Futurehouse está recrutando bioinformáticos e biólogos computacionais para ajudar a avaliar sua precisão e confiabilidade e treiná -lo enquanto estiver em beta fechada.
O pessoal interessado pode se inscrever aqui.