Ciência (Bio/Química/Física)

Visão geral: IA para descoberta científica, simulação e avaliação

A IA (AI) nas ciências naturais (biologia, química, física) difere de muitos domínios de “negócios” porque o objetivo não é apenas prever resultados, mas produzir conhecimento confiável e generalizável que resista ao escrutínio experimental e teórico. Sistemas de IA científicos frequentemente operam dentro de um ciclo mais amplo:

Geração de hipóteses / candidatos
Simulação ou predição por substituto (surrogate prediction)
Experimento ou computação de alta fidelidade (high-fidelity computation)
Análise, quantificação de incerteza e tomada de decisão
Iteração (descoberta em ciclo fechado (closed-loop discovery))

Este artigo se concentra em três temas recorrentes em IA científica:

Descoberta científica: encontrar moléculas, materiais, mecanismos e leis
Simulação: acelerar computações caras e viabilizar pipelines diferenciáveis
Padrões de avaliação específicos do domínio: testar generalização, validade física e incerteza sob condições realistas

Por que a ciência é um domínio de aplicação distintivo para IA

O ground truth é caro, ruidoso e condicional

Em muitos cenários científicos, os rótulos vêm de:

Experimentos de laboratório úmido (wet-lab) (lentos, caros, sujeitos a efeitos de lote (batch effects))
Simulações de alta fidelidade (por exemplo, química quântica (quantum chemistry), dinâmica de fluidos computacional (computational fluid dynamics, CFD), dinâmica molecular (molecular dynamics)) que podem levar de horas a semanas
Pipelines instrumentais (microscópios, espectrômetros) com deriva de calibração e ruído estruturado

O “ground truth” frequentemente é probabilístico e depende de detalhes do protocolo (temperatura, solvente, linhagem celular, configurações do instrumento). Isso torna a avaliação rigorosa e o reporte de incerteza centrais.

Os requisitos de generalização são mais rigorosos

Um modelo que “funciona no benchmark (benchmark)” mas falha em:

novas famílias de proteínas,
novos esqueletos químicos,
novos regimes de números de Reynolds,
um microscópio diferente, geralmente é inútil para descoberta.

A avaliação científica enfatiza desempenho fora da distribuição (out-of-distribution, OOD) e plausibilidade causal/mecanicista mais do que a acurácia típica de teste em dados independentes e identicamente distribuídos (independent and identically distributed, i.i.d.).

Restrições físicas e simetrias importam

Fenômenos científicos frequentemente obedecem a:

leis de conservação (massa/energia/momento),
invariâncias/equivarianças (rotação, translação, permutação),
restrições de positividade (concentrações, probabilidades),
consistência termodinâmica.

Incorporar essas restrições pode melhorar eficiência amostral e confiabilidade, por meio de arquiteturas como redes equivariantes (equivariant networks) ou métodos como Redes Neurais Informadas pela Física (Physics-Informed Neural Networks).

Modalidades e representações de dados comuns

IA científica é altamente multimodal. Representações típicas incluem:

Biologia

Sequências: cadeias de DNA/RNA/proteínas (frequentemente modeladas com Arquitetura Transformer (Transformer Architecture))
Estruturas: coordenadas atômicas 3D, superfícies, mapas de densidade de cryo-EM
Matrizes ômicas: expressão gênica, ATAC-seq, proteômica
Imagens: microscopia (2D/3D), histologia
Grafos de interação: proteína–proteína, redes regulatórias gênicas

Química

Grafos moleculares: átomos como nós, ligações como arestas (frequentemente usando Redes Neurais de Grafos (Graph Neural Networks))
Strings SMILES: representação de moléculas no estilo texto
Conformações 3D: geometria para predição de propriedades e docking
Espectros: NMR, IR, MS—frequentemente como sinais 1D
Dados de reação: reagentes → produtos com condições

Física

Campos em grades/malhas: estados de EDPs (pressão/velocidade/temperatura) de equações diferenciais parciais (partial differential equations, PDEs)
Sistemas de partículas: dinâmica de N corpos (N-body dynamics), simulações de plasma
Séries temporais: saídas de sensores, curvas de luz astronômicas
Eventos de detector: trajetórias de partículas em física de altas energias
Logs de controle: experimentos, aceleradores, tokamaks

Conclusão prática: o sucesso muitas vezes depende tanto de escolhas de representação e curadoria de dados quanto do tamanho do modelo.

Padrões centrais de tarefas de IA em bio/química/física

1) Predição de propriedades (modelagem direta)

Aprender ( f(x) \rightarrow y ), por exemplo:

predição de afinidade de ligação (descoberta de fármacos)
predição de toxicidade / ADMET
estabilidade de proteína sob mutações
predição de gap de banda (band gap) de materiais
substituto de EDP: condições de contorno → estatísticas resumidas do campo de escoamento

Modelos: GNNs, transformers, redes equivariantes, ensembles, processos gaussianos (Gaussian processes).

2) Design inverso e descoberta generativa

Aprender a propor ( x ) que otimize uma propriedade-alvo:

projetar uma molécula com alta potência + baixa toxicidade
projetar catalisadores com seletividade aprimorada
propor sequências de proteínas que dobrem e funcionem
descobrir metamateriais com propriedades de onda desejadas

Modelos: Modelos Generativos (Generative Models), Modelos de Difusão (Diffusion Models), VAEs, modelos de fluxo, ajuste fino com aprendizado por reforço (reinforcement learning), busca com restrições.

Questão-chave: validade e sintetizabilidade (química), dobrabilidade e expressabilidade (biologia), fabricabilidade e estabilidade (materiais).

3) Aceleração de simulação (substitutos e aprendizado de operadores)

Substituir solucionadores caros por aproximações aprendidas:

campos de força (force fields) e potenciais (potentials) para dinâmica molecular
emuladores (emulators) para EDPs do tipo clima (também relevantes à física)
modelos de ordem reduzida (reduced-order models) para CFD
aproximar energias/forças de química quântica

Isso pode viabilizar:

varreduras de parâmetros (parameter sweeps) mais rápidas,
propagação de incerteza,
controle em tempo real,
pipelines diferenciáveis para otimização.

4) Automação experimental e otimização em ciclo fechado

“Laboratórios autônomos (self-driving labs)” integram robótica, instrumentos e IA:

otimização bayesiana (Bayesian optimization) sugere os próximos experimentos
a automação executa protocolos
os dados atualizam o modelo
o ciclo se repete

Métodos: Aprendizado Ativo (Active Learning), Otimização Bayesiana (Bayesian Optimization), Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), bandits.

5) Mineração de texto científico e assistentes com uso de ferramentas

Modelos de linguagem de grande porte (large language models, LLMs) podem ajudar com:

revisão de literatura e síntese de evidências,
extração de entidades/relações (materiais, propriedades, condições),
geração de planos candidatos de experimentos,
escrita de código para executar simulações.

Como alucinações (hallucinations) são inaceitáveis na ciência, esses sistemas normalmente exigem:

geração aumentada por recuperação (retrieval-augmented generation, RAG),
checagem de citações,
saídas estruturadas e validadores,
execução de ferramentas (por exemplo, chamar software de docking, executar um solver).

(Ver também: Modelos de Linguagem de Grande Porte (Large Language Models), Geração Aumentada por Recuperação (Retrieval-Augmented Generation).)

Abordagens de modelagem que importam na ciência

Aprendizado em grafos e geométrico (especialmente para moléculas e proteínas)

Química e biologia estrutural são naturalmente grafo/geométricas:

GNNs padrão codificam conectividade molecular.
Modelos com consciência 3D incorporam geometria; muitos impõem equivariância rotacional (SO(3)/SE(3)) para que as predições não mudem sob rotações de coordenadas.

Por que isso importa: com poucos dados rotulados, viés indutivo (inductive bias) (simetria correta) pode superar o escalonamento por força bruta (brute-force scaling).

Tópico relacionado: Redes Neurais de Grafos.

Modelagem auto-supervisionada e modelos de base

Grandes corpora não rotulados (sequências, estruturas, texto, imagens) viabilizam Aprendizado Auto-Supervisionado (Self-Supervised Learning):

predição de token mascarado (masked-token prediction) em sequências de proteínas,
aprendizado contrastivo (contrastive learning) em imagens de microscopia,
pré-treinamento (pretraining) em dados simulados e adaptação para experimentos.

Isso é poderoso quando ensaios rotulados são escassos, mas a avaliação ainda deve refletir generalização no mundo real (por exemplo, novas famílias/esqueletos).

Modelagem informada por física e híbrida

Modelos puramente orientados por dados podem violar a física. Abordagens híbridas incluem:

Redes Neurais Informadas pela Física (PINNs): impõem resíduos de EDP durante o treinamento
Operadores neurais (neural operators): aprendem mapeamentos entre espaços de funções (útil para famílias de EDPs)
Simulação diferenciável (differentiable simulation): embute um solver em um ciclo de otimização
Aprendizado residual (residual learning): ML prediz termos de correção sobre um simulador base
Decodificação com restrições (constrained decoding): garante que moléculas geradas satisfaçam regras rígidas

Relacionado: Redes Neurais Informadas pela Física.

Modelagem probabilística e incerteza

Decisões científicas frequentemente dependem de confiança:

Qual candidato devemos sintetizar a seguir?
Uma melhora prevista é significativa em relação ao ruído do ensaio?
O modelo está extrapolando?

Ferramentas comuns:

ensembles profundos (deep ensembles), dropout MC (MC dropout),
processos gaussianos (especialmente na otimização bayesiana),
métodos de calibração (calibration methods) e intervalos de predição (prediction intervals).

Relacionado: Quantificação de Incerteza (Uncertainty Quantification).

Fluxos de trabalho de descoberta científica na prática

Padrão: descoberta em ciclo fechado (aprendizado ativo + experimentos)

Um fluxo de trabalho canônico:

Comece com um pequeno conjunto de dados de candidatos medidos.
Treine um modelo para prever métricas-alvo (e incerteza).
Use uma função de aquisição (acquisition function) (por exemplo, melhoria esperada (expected improvement)) para escolher o próximo lote.
Execute experimentos / simulações de alta fidelidade.
Atualize o conjunto de dados e repita.

Isso é atraente porque equilibra explicitamente:

exploração de ganho (exploitation) (escolher os melhores candidatos previstos),
exploração (exploration) (reduzir incerteza em regiões desconhecidas).

Exemplo ilustrativo mínimo (otimização bayesiana)

Abaixo está um código simplificado no estilo Python (conceitual) mostrando otimização bayesiana sobre um parâmetro contínuo (por exemplo, temperatura e concentração em uma reação). Configurações reais de laboratório também acompanham restrições, viabilidade e segurança.

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern

def run_experiment(x):
    # Placeholder for an actual experiment or high-fidelity simulation
    # x could be [temperature, concentration]
    noise = 0.05 * np.random.randn()
    return np.sin(x[0]) + np.cos(2 * x[1]) + noise

# Initial data
X = np.random.uniform(low=0, high=1, size=(10, 2))
y = np.array([run_experiment(x) for x in X])

gp = GaussianProcessRegressor(kernel=Matern(nu=2.5), alpha=1e-4)

def expected_improvement(mu, sigma, best):
    # Very simplified EI; production code handles numerical stability carefully.
    z = (mu - best) / (sigma + 1e-9)
    from scipy.stats import norm
    return (mu - best) * norm.cdf(z) + sigma * norm.pdf(z)

for step in range(20):
    gp.fit(X, y)
    # Candidate grid (toy)
    grid = np.random.uniform(0, 1, size=(2000, 2))
    mu, sigma = gp.predict(grid, return_std=True)
    best = y.max()
    ei = expected_improvement(mu, sigma, best)

    x_next = grid[np.argmax(ei)]
    y_next = run_experiment(x_next)

    X = np.vstack([X, x_next])
    y = np.append(y, y_next)

print("Best observed:", y.max())

Onde a ciência torna isso mais difícil do que uma otimização bayesiana simplificada:

muitos objetivos (rendimento, seletividade, custo, toxicidade),
espaços discretos e estruturados (moléculas, sequências),
restrições e viabilidade (é sintetizável? estável? seguro?),
seleção em lote (executar placas de 96 poços), feedback atrasado.

Simulação na ciência: o que a IA muda

Modelagem por substitutos: trade-offs entre velocidade e fidelidade

Substitutos emulam solvers caros:

Em química: aprender superfícies de energia potencial, prever energias/forças.
Em física: emular soluções de CFD, transporte de partículas ou respostas de detectores.

Benefícios:

avaliação mais rápida em ordens de magnitude,
viabiliza buscas de design maiores,
dá suporte à propagação de incerteza (com substitutos probabilísticos).

Riscos:

pode falhar silenciosamente fora da distribuição de treinamento,
pode violar leis de conservação se não houver restrições,
pode sobreajustar a artefatos do simulador em vez da física real.

Pipelines diferenciáveis: otimizando através de simuladores

Se um simulador (ou substituto) for diferenciável, é possível otimizar entradas diretamente:

otimizar perfis de aerofólio para sustentação/arrasto,
ajustar campos de controle em sistemas quânticos,
ajustar parâmetros de um modelo mecanicista.

Isso mistura ML com métodos numéricos: gradientes podem vir de diferenciação automática, adjuntos ou aproximações aprendidas. Relacionado: Descida do Gradiente (Gradient Descent).

Estratégias híbridas de multi-fidelidade

Uma estratégia científica comum é o aprendizado multi-fidelidade (multi-fidelity learning):

muitas simulações baratas e de baixa acurácia,
poucas simulações caras e de alta acurácia,
alguns experimentos (ground truth definitivo).

Os modelos aprendem a reconciliar fontes, às vezes tratando experimentos como um domínio diferente com seu próprio modelo de ruído.

Padrões de avaliação específicos do domínio (como é uma “boa avaliação”)

A avaliação científica frequentemente falha quando espelha divisões e métricas genéricas de ML. Uma avaliação forte responde:

O modelo generaliza para novos regimes?
As incertezas estão calibradas?
Ele respeita restrições físicas/químicas?
Ele melhora a tomada de decisão (por exemplo, taxa de acerto em triagem), e não apenas o RMSE de teste?

1) Use divisões que reflitam a generalização do mundo real

Química: scaffold splits e time splits

Divisões aleatórias podem vazar quase-duplicatas. Melhor:

scaffold split: manter esqueletos químicos fora para testar generalização para novos quimiotipos
time split: treinar com dados mais antigos, testar com dados mais recentes (espelha cronogramas de descoberta)
assay split: treinar em alguns ensaios, testar transferência para novos ensaios (mais difícil)

Biologia: divisões por família/linhagem e efeitos de lote

manter famílias de proteínas ou organismos fora
avaliar entre laboratórios/instrumentos
modelar explicitamente covariáveis de lote para ômicas

Física: divisões por regime

treinar em certas faixas de parâmetros (por exemplo, Reynolds baixo), testar em faixas mais altas
manter geometrias/malhas fora
avaliar robustez a deriva/ruído de sensores

2) Reporte métricas que correspondam ao uso científico

Além de acurácia, considere:

Qualidade de ranqueamento: enriquecimento precoce (early enrichment), revocação top-k (top-k recall) (comum em triagem virtual)
Calibração: diagramas de confiabilidade (reliability diagrams); cobertura de intervalos de predição
Violações de restrições: fração de amostras que quebram conservação/positividade
Sucesso a jusante: “Descobrimos mais hits por dólar de laboratório?”

Exemplo: em triagem virtual, um modelo com RMSE (root mean squared error, RMSE) ligeiramente pior, mas com enriquecimento no top 1% (top-1% enrichment) muito melhor, pode ser mais valioso.

3) Compare com baselines fortes (incluindo não-ML)

ML científico deve ser comparado com:

QSAR clássico e docking em química,
modelos mecanicistas em biologia,
solvers numéricos e modelos de ordem reduzida em física,
heurísticas simples (vizinho mais próximo (nearest neighbor), regressão linear).

Um anti-padrão importante é comparar apenas com baselines fracos de ML e declarar “estado da arte (state of the art)”.

4) Trate a incerteza como uma saída de primeira classe

Em cenários de descoberta, qual ponto testar a seguir depende da incerteza. A avaliação deve incluir:

erro de calibração,
trade-off entre nitidez e calibração,
desempenho sob mudança de distribuição.

Relacionado: Quantificação de Incerteza.

5) Reprodutibilidade e controle de vazamento

Conjuntos de dados científicos frequentemente contêm vazamento de dados (leakage) oculto:

medições repetidas do mesmo composto sob IDs diferentes,
placas experimentais compartilhadas entre treino/teste,
variantes de proteína muito relacionadas em ambas as divisões,
seeds de simulação correlacionadas entre execuções.

Boas práticas:

remover duplicatas de entidades,
dividir por identificadores upstream (scaffold, família, execução experimental),
publicar código, divisões e pré-processamento.

Aplicações práticas por subdomínio

Biologia: de sequência a função

Usos comuns de alto impacto:

predição de função proteica a partir de sequência/estrutura
predição de efeito de variantes (quais mutações são prejudiciais/benéficas)
imagem celular: segmentação, fenotipagem, predição de perturbação
análise de célula única: clusterização, correção de batch, integração multimodal

Exemplo prático: prever se uma mutação missense desestabiliza uma proteína e priorizar variantes para validação experimental. A avaliação deve manter proteínas ou famílias inteiras fora, e não mutações aleatórias da mesma proteína.

Química: descoberta de fármacos e materiais

Casos de uso:

triagem virtual para ligação e seletividade
geração molecular de novo sob restrições
predição de reação e retrosíntese
predição de propriedades (solubilidade, permeabilidade, toxicidade)
interpretação espectral (assistência em atribuição NMR/MS)

Exemplo prático: selecionar 100 compostos para sintetizar a partir de uma biblioteca de 10 milhões. A métrica que importa geralmente é a taxa de acerto no conjunto sintetizado, não o erro médio em um benchmark.

Física: emulação, reconstrução e controle

Casos de uso:

acelerar solvers de EDPs para design e controle em tempo real
problemas inversos (reconstruir causas a partir de medições)
reconstrução de eventos em física de partículas
astronomia: remoção de ruído, classificação, detecção de transientes
controle e otimização de instalações complexas (aceleradores, tokamaks)

Exemplo prático: usar um substituto aprendido para acelerar otimização aerodinâmica. A avaliação deve incluir aderência a restrições (por exemplo, escoamento estável) e desempenho OOD em geometrias.

Considerações de engenharia e implantação

Pipelines de dados e metadados

ML científico vive e morre por metadados (metadata):

procedência da amostra (versões de protocolo, operadores, instrumentos),
unidades e calibração,
condições ambientais,
incerteza das medições.

Sem isso, modelos podem aprender correlações espúrias e falhar na reprodução.

Integração com HPC e sistemas de laboratório

Implantação pode significar:

rodar em clusters de computação de alto desempenho (HPC) próximos às cargas de simulação,
integrar com automação de laboratório (LIMS, robótica),
lidar com rótulos assíncronos e atrasados,
manter trilhas de auditoria para ambientes regulados.

Segurança, ética e preocupações de uso indevido

Algumas capacidades científicas têm risco de duplo uso (dual-use):

projetar moléculas bioativas,
melhorar propriedades de patógenos,
viabilizar planejamento de síntese.

Mitigação de risco pode envolver controles de acesso, monitoramento e políticas cuidadosas de publicação (relacionado: Segurança em IA (AI Safety)).

Direções emergentes

Modelos de base científicos que unificam texto, sequências, estruturas, espectros e imagens
Assistentes de laboratório agentes (agentic) que planejam experimentos com execução e verificação de ferramentas (com salvaguardas (guardrails) fortes)
Descoberta causal e ML mecanicista para ir além de correlações (relacionado: Inferência Causal (Causal Inference))
Melhores padrões de avaliação OOD e benchmarks comunitários que reflitam restrições reais de descoberta
Tomada de decisão consciente de incerteza como padrão, não como complemento

Principais conclusões

IA científica não é apenas sobre acurácia preditiva; trata-se de generalização, incerteza e validade física sob mudanças realistas.
O padrão de maior alavancagem frequentemente é a descoberta em ciclo fechado, combinando modelos com Aprendizado Ativo e Otimização Bayesiana.
ML focado em simulação (substitutos, pipelines diferenciáveis, híbridos física-ML) pode desbloquear novos fluxos de trabalho, mas deve ser avaliado quanto à robustez de regime e aderência a restrições.
Uma avaliação científica forte usa divisões apropriadas ao domínio, reporta calibração de incerteza e mede impacto no objetivo científico real (hits descobertos, custo reduzido, insight obtido).