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SUPERCOMPUTADORES TRABALHANDO A FAVOR DO HOMEM E DA CIÊNCIA

Nenhum pesquisador consegue mais ler todos os artigos científicos que são publicados em sua área de especialização.

Mas as máquinas conseguem. E elas já começaram a fazer descobertas por contra própria graças à mineração de dados – mais especificamente, da mineração na literatura científica.

A primeira descoberta científica feita por um robô foi anunciada em 2009.

Desta vez um supercomputador classe Watson, da IBM, fornecido à Universidade de Baylor, nos Estados Unidos, leu 100.000 artigos em 2 horas e descobriu escondidas nos dados informações completamente novas no campo da biologia.

Chamado KnIT (Knowledge Integration Toolkit), o supercomputador é um de um conjunto crescente de equipamentos que estão tentando tirar o máximo proveito das pesquisas científicas – sem ajuda dos cientistas.

O programa que roda no KnIT não lê os artigos como um cientista o faria – isso levaria uma vida. Em vez disso, ele varreu os textos em busca de informações sobre uma proteína chamada p53 e de uma classe de enzimas que podem interagir com ela, chamadas quinases. Também conhecida como “a guardiã do genoma”, a p53 suprime tumores em seres humanos.

Para validar os algoritmos, o sistema analisou inicialmente artigos publicados até 2003. Nessa literatura ele identificou sete das nove quinases que seriam descobertas ao longo dos 10 anos seguintes.

Mais importante, ele também descobriu o que pareciam ser duas quinases p53 desconhecidas para a ciência. Exames laboratoriais preliminares feitos a seguir confirmaram as conclusões, embora a equipe ainda pretenda repetir os experimentos para ter certeza.

Dificuldade de generalizar

Estudar quinases é importante para as pesquisas sobre o câncer, mas a equipe da Universidade de Baylor acredita que a abordagem poderá ser estendida dos estudos biomédicos para todas as áreas da ciência.

Mas criar versões do KnIT para outras áreas da biologia ou das ciências físicas não é assim tão simples.

Um programa rodando no supercomputador Deep Blue, também da IBM, derrotou o campeão mundial de xadrez, Gary Kasparov, em 1997, enquanto o Watson venceu humanos em um jogo de perguntas em 2011, sem que, até agora, nenhum desses tão aclamados feitos tenha gerado revoluções na inteligência artificial ou em qualquer área correlata.

“Nós poderemos nos deparar com grandes problemas quando tentarmos generalizar para mais proteínas e genes,” reconhece o Dr. Olivier Lichtarge, líder do projeto.

Supercomputadores e robôs fazem descobertas científicas
Dr. Ross King, ao lado de seu robô-cientista biólogo, Adão, responsável pela primeira descoberta científica inédita feita por uma máquina.
Outra abordagem é varrer a literatura científica na fronteira entre as disciplinas – na física na escala das células e na biologia molecular, por exemplo.

Afinal, em disciplinas como a física, os resultados tendem a ser apresentados por meio de equações e gráficos, em vez de palavras. No entanto, alguns grupos de mineração de dados já estão trabalhando para tentar recuperar informações matematicamente cifradas também.

Robôs cientistas

“Eu não acho que poderíamos sequer entender esse quebra-cabeças enorme e complicado sem a ajuda automatizada,” defende o Dr. Ross King, da Universidade de Manchester, no Reino Unido. “Simplesmente não há doutores suficientes no mundo para fazer os experimentos.”

O próprio Dr. King já desenvolveu um tipo diferente de robô cientista, batizado de Eva – ele já criou um Adão também – que ele afirma já ter descoberto um novo medicamento contra a malária.

Em vez de extrair novos conhecimentos da literatura científica, os robôs Adão e Eva realizam experimentos de laboratório automaticamente, buscando novas drogas para o tratamento de doenças negligenciadas.

O Dr. King ainda está mantendo segredo sobre a descoberta, até que o trabalho seja publicado, mas afirma que o composto descoberto pelo seu robô cientista é um ingrediente presente em várias marcas de pasta de dente.

MATÉRIA RETIRADA DO SITE (MUITO BOM): http://www.inovacaotecnologica.com.br/index.php

Bibliografia:

Automated hypothesis generation based on mining scientific literature
Scott Spangler, Angela D. Wilkins, Benjamin J. Bachman, Meena Nagarajan, Tajhal Dayaram, Peter Haas, Sam Regenbogen, Curtis R. Pickering, Austin Comer, Jeffrey N. Myers, Ioana Stanoi, Linda Kato, Ana Lelescu, Jacques J. Labrie, Neha Parikh, Andreas Martin Lisewski, Lawrence Donehower, Ying Chen, Olivier Lichtarge
Proceedings of the 20th ACM SIGKDD
DOI: 10.1145/2623330.2623667

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