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Inteligência Artificial deve atuar cada vez mais na expansão científica

Imagem do(a) autor(a) do texto - em parceria com experta mídiaPor  em parceria com experta mídia 10 de Abril de 20264 min para ler
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Tecnologia influencia desde a análise de dados complexos até a automação de processos, acelerando descobertas

 

A Inteligência Artificial (IA) tem influenciado a transformação de laboratórios científicos, sendo utilizada desde a análise de dados complexos até a automação de processos, contribuindo, assim, para acelerar descobertas em diferentes áreas. No Brasil, as instituições já investem na tecnologia.

 

A mudança chega tanto aos equipamentos técnicos de alta precisão, como balanças de laboratório, até ao suporte de tarefas administrativas, com a finalidade de aumentar a produtividade e a qualidade das análises e dos experimentos realizados. A IA é capaz de identificar padrões e prever resultados, um diferencial em pesquisas e diagnósticos.

 

As possibilidades alcançadas com o uso da tecnologia são citadas pela sócia proprietária da Biovera, empresa que oferece equipamentos e assistência técnica, Renata Ferreira. “Observamos que a IA está redefinindo o propósito da indústria de equipamentos. Sistemas modernos e aparelhos 'inteligentes' agora cruzam variáveis complexas para prever interações químicas e sugerir novos compostos, elevando a confiabilidade estratégica dos resultados”, exemplifica. 

 

“Com isso, nossa entrega evolui: deixamos de fornecer apenas hardware para entregar plataformas integradas com IA, tornando a tecnologia uma verdadeira aliada na aceleração da descoberta científica”, complementa.

 

Juntamente com automação, robótica e integração de dados, a IA oferece soluções para monitoramento em tempo real, garantindo que as condições do laboratório permaneçam dentro dos padrões necessários, o que significa segurança nos processos para o manuseio de equipamentos, como agitador mecânico, centrífugas e incubadoras.

 

 

O impacto é profundo, porque mudam o ritmo e o alcance das descobertas científicas

Tradicionalmente, a ciência avança de forma gradual e em etapas sucessivas”, analisa Renata.

 

“Com a IA incorporada ao processo, este ciclo se acelera e permite que etapas diferentes sejam executadas simultaneamente, possibilitando execução, análise e ajustes em pouco tempo, ampliando a capacidade humana de compreender fenômenos complexos, como interações moleculares, variações genéticas ou comportamentos microscópicos.”

 

Além da agilidade, ela avalia que a IA torna o trabalho mais acessível. “Outro ponto importante é a democratização da ciência, pois equipamentos inteligentes reduzem a dependência de especialistas raros e altamente treinados. Laboratórios menores, em países em desenvolvimento, podem alcançar elevados níveis de pesquisa, antes restritos a grandes centros internacionais.”

 

O Brasil vem avançando na criação de novas unidades. Em setembro de 2025, a Universidade de Brasília (UNB) inaugurou um laboratório de IA e supercomputação com a proposta de acelerar descobertas científicas nas áreas de saúde, meio ambiente e educação, conforme informações da instituição.

 

O Laboratório Multiusuário Institucional de Inteligência Artificial e Supercomputação (LMISup) sedia o primeiro cluster de supercomputação da UnB equipado com aceleradores de IA Intel Gaudi, capaz de realizar mais de um quatrilhão de operações por segundo.

 

Em junho do ano passado, o Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF) inaugurou dois laboratórios científicos que também usam a IA nos processos no Rio de Janeiro. De acordo com a instituição, o Laboratório de Tecnologias Quânticas será dedicado às pesquisas de nanotecnologia, criptografia quântica e IA. Já o Laboratório de Inteligência Artificial para Física irá desenvolver algoritmos aplicados para astrofísica, cosmologia, geofísica e petrofísica.

Ciência avança com apoio da IA

A adoção da IA por parte dos laboratórios permite a otimização de processos, tendo em vista que a automação de tarefas possibilita que cientistas se concentrem em atividades mais estratégicas. 

 

Além disso, o uso de modelos preditivos auxilia na antecipação de resultados, o que facilita a tomada de decisões. Outra vantagem observada é a capacidade de analisar dados em tempo real, o que permite ajustes imediatos em experimentos e análises.

 

“Com fluxos de trabalho aprimorados, automação e recursos avançados de análise de dados, os laboratórios orientados por IA estão prontos para liberar todo o potencial de seus dados e transformar a sua gestão”, destaca o engenheiro químico Felippe Domingos.

 

Nos métodos de análise, a IA permite que grandes volumes de dados sejam processados rapidamente. Com isso, os laboratórios têm conquistado ganhos na interpretação de dados complexos. “A descoberta científica é uma das aplicações mais importantes da IA”, afirma o Ph.D. líder do Microsoft Research, Peter Lee. 

 

A IA também tem contribuído para a personalização de protocolos experimentais. Ao considerar variáveis específicas de cada pesquisa, os sistemas de IA podem sugerir metodologias adaptadas às necessidades particulares dos cientistas. 

 

Para além das vantagens observadas no dia a dia de trabalho dos laboratórios, a chegada da IA também aquece a economia. A movimentação atinge a cadeia de fornecedores, que inclui empresas que oferecem equipamentos e assistência técnica; fabricantes de insumos; desenvolvedores de softwares; entre outros. 

 

Renata destaca que para atender a esse novo cenário, a indústria de equipamentos científicos tem se adaptado, buscando “fornecer não só hardwares, mas também softwares com IA embarcada, transformando os fabricantes em fornecedores de plataformas inteligentes”.

Além da automatização de tarefas

 

Quando se fala em IA como parceira da área da saúde, é possível ir além da automatização de tarefas, abrangendo também o auxílio a profissionais como médicos e pesquisadores a visualizar mais, compreender de forma mais ágil e agir com antecedência quanto à orientação de tratamentos personalizados após a identificação de doenças.

 

Segundo o vice-presidente da Sociedade Brasileira de Análises Clínicas (SBAC), Marcos Kneip Fleury, a capacidade conhecida como machine learning foi o maior avanço recente em termos da IA aplicada aos equipamentos de análises laboratoriais. 

 

“Antes, a máquina não conseguia aprender. Não era possível introduzir novas informações nela. Agora é. Se a máquina fizer a identificação de uma célula, e você discordar dessa identificação, ela pergunta se você quer modificar as configurações e adotar a nova classificação. Você confirma, e ela passa identificar a célula, daquele momento em diante, da forma como você classificou”, explica Marcos.  

 

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