Quando a inteligência artificial fica curiosa: como algoritmos estão revolucionando a descoberta química

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Ao invés de apenas prever o que vai funcionar, cientistas estão ensinando máquinas a explorar o inesperado — e isso pode mudar o rumo da ciência.

Imagine uma máquina que, em vez de seguir apenas instruções pré-definidas, decide investigar justamente aquilo que parece estranho, improvável ou que ninguém está prestando atenção. Algo como uma curiosidade artificial — que, assim como a humana, não está preocupada apenas com o sucesso, mas com aprender algo novo.

É exatamente isso que pesquisadores vêm propondo para transformar a forma como descobrimos novos compostos químicos. Em um estudo recente publicado na revista Chemical Science, os cientistas Latimah Bustillo, Teodoro Laino e Tiago Rodrigues sugerem que a próxima grande revolução da química pode vir de algoritmos que, literalmente, “se interessam” pelo inesperado.

Curiosidade como motor científico (até para máquinas)

Hoje, boa parte da aplicação de inteligência artificial na ciência tem um foco claro: prever resultados com alta precisão, evitar erros e otimizar o sucesso. Parece uma boa ideia — e de fato é, para muitos casos. Mas há um problema: quando seguimos sempre o caminho mais provável, acabamos explorando apenas o que já conhecemos. E isso limita as descobertas realmente novas.

O estudo defende que algoritmos inspirados na curiosidade humana podem romper esse ciclo. Em vez de buscar apenas as soluções mais óbvias, esses sistemas são programados para investigar o que parece “errado”, incompleto ou fora do padrão. Técnicas como aprendizado por reforço, aprendizado ativo e detecção de anomalias são algumas das ferramentas usadas para isso.

O valor dos dados que ninguém quer

Uma das ideias mais provocadoras do estudo é a valorização dos chamados “dados negativos” — aqueles resultados que, à primeira vista, são considerados falhas. Reações que não funcionaram, experimentos inconclusivos, tentativas frustradas. Tudo isso, que normalmente seria descartado, é visto como uma mina de ouro para algoritmos guiados por curiosidade.

Ao incluir essas falhas nos modelos de aprendizado, os cientistas conseguem explorar caminhos menos óbvios e encontrar padrões que antes passavam despercebidos. Ferramentas como florestas de isolamento e autoencoders ajudam a mapear regiões desconhecidas do “espaço químico”, revelando reações novas e inesperadas.

Uma nova maneira de fazer ciência

Essa proposta não é apenas uma curiosidade técnica. Ela pode mudar a forma como a ciência é feita — especialmente em contextos com recursos limitados. Com algoritmos capazes de aprender com poucos dados e tolerar incertezas, laboratórios menores também podem participar da corrida por inovações, sem depender de grandes bancos de dados ou infraestrutura robusta.

Além disso, essa abordagem convida a comunidade científica a registrar e compartilhar falhas de forma mais sistemática, tornando a ciência mais aberta, completa e, acima de tudo, inovadora.

Conclusão

A ideia de ensinar máquinas a serem curiosas pode parecer inusitada, mas ela carrega uma lição poderosa: nem sempre é no sucesso que mora a inovação. Muitas vezes, é naquilo que dá errado — ou que não sabemos explicar — que está o verdadeiro potencial de descoberta.

A inteligência artificial não precisa apenas confirmar o que já sabemos. Ela pode, se bem orientada, nos ajudar a explorar o que ainda nem imaginamos.

Referência usada neste post:
Bustillo, L., Laino, T., & Rodrigues, T. (2023). The rise of automated curiosity-driven discoveries in chemistry. Chemical Science, Royal Society of Chemistry. https://doi.org/10.1039/d3sc03367h (acesso em 5 de junho de 2025).