Laboratórios de inteligência artificial em Pequim estão implementando cientistas robóticos autônomos capazes de desenvolver experimentos, coletar dados e descobrir novos materiais por conta própria, o que marca uma mudança de paradigma na pesquisa científica.
Processos Científicos Autônomos
Nos laboratórios AI for Science em Pequim, a IA e os manipuladores robóticos funcionam como cientistas autossuficientes. Um jornalista da Beijing News visitou tal instituição e observou um braço robótico preparando um líquido condutor, finalizando cada frasco em 20 a 30 segundos graças a movimentos suaves e padronizados que eliminam erros humanos do trabalho manual.
O laboratório autônomo é construído em torno de estações experimentais seladas, equipadas com braços robóticos que trabalham com alta precisão com pipetas, reagentes e amostras. O sistema funciona em três níveis: primeiro, a IA descobre sozinha leis científicas fundamentais através da realização de experimentos; segundo, ela cria novos materiais, gerando dados de qualidade para treinar modelos que produzem novos conhecimentos; e terceiro, ocorre um projeto reverso ponta a ponta, onde os resultados são verificados diretamente em aplicações práticas.
Desenvolvimento do Modelo Científico Panshi
No Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências, pesquisadores desenvolveram o modelo científico Panshi. Em vez de criar um grande modelo de linguagem universal (LLM), semelhante ao Doubao ou Qwen, a equipe optou por uma abordagem de duas etapas. A primeira versão (1.0) ajusta modelos abertos em literatura e dados científicos. A segunda versão (2.0), em desenvolvimento, é treinada do zero, unindo texto com várias modalidades científicas, incluindo espectros de ondas, espectrogramas, campos eletromagnéticos e estruturas moleculares, em um único sistema de tokens. O modelo Panshi foi adaptado em oito disciplinas científicas.
Diferença entre IA Científica e Consumidora
A principal diferença entre a IA científica (AI4S) e a IA de consumo é que a IA científica deve interagir com o mundo físico para obter novos conhecimentos. Como explicou um líder do grupo de pesquisa, enquanto sistemas como DeepSeek e ChatGPT analisam dados existentes da internet, os sistemas AI4S devem realizar experimentos reais para gerar dados adicionais que impulsionam o conhecimento humano. Isso exige a integração da IA com equipamentos de laboratório, sensores e dispositivos robóticos em um ciclo fechado, que inclui hipótese, experimento, coleta de dados e otimização.
Vantagens Estruturais de Pequim
Pequim possui vantagens estruturais nesta corrida. A cidade é um local de concentração das instituições de pesquisa mais proeminentes da China, como CAS, Tsinghua e Universidade de Pequim, e também abriga os maiores objetos científicos do país. O cluster científico de Huairou gera enormes volumes de dados de alta qualidade para treinar a IA, sendo que o próprio Colisor Eletrônio-Pósitron de Pequim produz 1 terabyte de dados por segundo. Em junho de 2026, Pequim apresentou seu plano de implementação de AI for Science, que abrange seis áreas prioritárias e visa criar um centro de inovação científica globalmente influente baseado em IA até 2028.