Google Research usa IA para acelerar ciência em quatro áreas

O que aconteceu

Em 29 de abril de 2026, o Google Research publicou um artigo assinado pela equipe de ciência da empresa detalhando como cientistas têm usado o Empirical Research Assistance (ERA) para enfrentar problemas reais. Segundo o Google Research Blog, as aplicações incluem epidemiologia, cosmologia, monitoramento atmosférico e neurociência. O ERA foi apresentado em um preprint de setembro com soluções para seis problemas desafiadores de referência, de biologia celular a neurociência. Desde então, pesquisadores do Google e colaboradores acadêmicos passaram a testar a ferramenta em cenários do mundo real, indo além de provas de conceito.

Contexto

O ERA é uma ferramenta projetada para ajudar cientistas a gerar software empírico de nível especializado. No preprint original, os autores usaram o ERA para prever hospitalizações por covid-19 nos EUA, com resultados que, em retrospecto, igualaram ou superaram ferramentas existentes do CDC e de instituições de pesquisa (Google Research Blog). A equipe então expandiu o trabalho para gerar previsões não só de covid, mas também de influenza e VSR, com envio semanal de previsões prospectivas em tempo real.

Por que importa

A ferramenta aponta para uma mudança no método científico: em vez de modelos de caixa-preta, o ERA busca soluções interpretáveis e mecanicamente precisas. Isso pode democratizar o acesso à modelagem computacional, permitindo que mais pesquisadores usem IA para encontrar soluções para problemas não resolvidos e extrair insights mais profundos de dados existentes. Embora o anúncio não cite o Brasil, a promessa de democratizar a modelagem computacional tem impacto direto em países com menos infraestrutura de pesquisa.

Impacto

No curto prazo, o ERA já está integrado a desafios oficiais do CDC. Em novembro, quando o desafio de previsão de gripe do CDC abriu a temporada 2025-26, o Google começou a enviar previsões semanais para todos os estados americanos, com horizontes de até quatro semanas. No fim do ano passado, o Google também passou a participar das previsões contínuas do CDC para hospitalizações estaduais por covid-19. Isso coloca a IA em um fluxo de decisão de saúde pública em tempo real. No médio prazo, a expectativa é que a ferramenta seja aplicada a outras áreas, como cosmologia e monitoramento atmosférico, ampliando o escopo da pesquisa assistida por IA.

O que muda

O uso do ERA muda a forma como cientistas interagem com modelos computacionais: em vez de apenas ajustar parâmetros, eles passam a contar com um assistente que gera software empírico de nível especializado. Para a saúde pública, significa que previsões de doenças respiratórias podem ser atualizadas semanalmente com participação direta de um sistema de IA, reduzindo o tempo entre desenvolvimento de modelo e aplicação prática.

O que vem agora

O Google afirma que a ferramenta está próxima de uma disponibilidade mais ampla para apoiar a descoberta científica assistida por IA em benefício global. A empresa diz estar animada com a expansão das capacidades, mas não há data divulgada para lançamento público. Espera-se que novas aplicações surjam nas áreas já citadas e que o ERA continue sendo testado em problemas científicos desafiadores.

Fontes

Google Research Blog — Four ways Google Research scientists have been using Empirical Research Assistance (https://research.google/blog/four-ways-google-research-scientists-have-been-using-empirical-research-assistance/)