O Google desmembra a equipe responsável pelo AlphaFold, um sistema de inteligência artificial dedicado à previsão de estruturas proteicas, e realoca pesquisadores para outras iniciativas, incluindo o avanço do Gemini. Estima-se que aproximadamente um quarto dos autores dos artigos científicos iniciais sobre o AlphaFold tenha deixado o Google DeepMind.
O Google DeepMind confirmou que parte dos colaboradores foi realocada internamente para projetos centrados no modelo de linguagem grande Gemini, além de áreas como genômica, fusão nuclear e desenho de enzimas. Outros profissionais foram transferidos para a Isomorphic Labs, uma companhia da Alphabet focada na descoberta de fármacos. A Alphabet atua como a controladora do Google e de diversas outras entidades de ciência e tecnologia.
Segundo o Financial Times, as movimentações são reflexo da mudança nas prioridades científicas do DeepMind. Pushmeet Kohli, vice-presidente de pesquisa do Google DeepMind, informou ao jornal FT que a estratégia do laboratório sofreu alterações. Ele mencionou que, durante os últimos nove anos, o foco estava em grandes desafios com metas específicas, mas agora o laboratório abrange sistemas baseados no Gemini para auxiliar cientistas, além de desenvolver agentes de IA para competir com a Anthropic e a OpenAI.
John Jumper, um dos laureados com o Prêmio Nobel de Química de 2024 pelo trabalho no AlphaFold, foi designado para a equipe que trabalha no desenvolvimento das capacidades de geração de código do Gemini. Recentemente, Jumper deixou o Google e ingressou na Anthropic. Seus colegas de pesquisa em estrutura tridimensional de proteínas, Jonas Adler e Alexander Pritzel, seguiram o mesmo caminho. Um funcionário anônimo do Google DeepMind relatou ao FT que essas saídas causaram surpresa interna, visto que os três eram considerados membros cruciais para o laboratório.
O AlphaFold é um software projetado para prever e gerar modelos tridimensionais de proteínas utilizando modelos de difusão, a mesma tecnologia de IA usada em geradores de imagens. Graças a essa ferramenta, pesquisadores conseguiram antecipar as estruturas de quase todos os 200 milhões de proteínas catalogadas até o momento, oferecendo um método mais rápido e econômico que as abordagens anteriores, o que pode acelerar o desenvolvimento de medicamentos proteicos.
O projeto teve início em 2018, quando o DeepMind ainda operava como subsidiária da Alphabet. Outro marco importante do laboratório foi o AlphaGo, um software de IA capaz de vencer o campeão mundial de Go. Em 2023, devido ao sucesso do ChatGPT e da OpenAI, o DeepMind foi integrado ao Google para contribuir com o desenvolvimento de aplicações de IA em produtos. Anteriormente, o relacionamento entre as empresas era marcado por tensões, pois o laboratório mantinha um foco acadêmico e científico que gerava prejuízos, enquanto buscava maior autonomia, algo que o Google, responsável pelos custos, havia negado ao recusar a transformação do DeepMind em instituição sem fins lucrativos.
O Google introduziu três novas versões de inteligência artificial com o objetivo de intensificar a competição contra OpenAI e Anthropic. Estas novidades abrangem modelos mais rápidos, mais econômicos e especializados em proteção digital.
O principal lançamento é o Gemini 3.6 Flash, apresentado pelo Google como o modelo Flash mais avançado da companhia. Este modelo promete aprimoramentos no desempenho em programação, tarefas de conhecimento e recursos multimodais, ao mesmo tempo que consome 17% menos tokens que sua antecessora, resultando em redução de custos operacionais.
Junto ao Gemini 3.6 Flash, foram lançados o Gemini 3.5 Flash Cyber, focado na identificação e correção de falhas em softwares, e o Gemini 3.5 Flash-Lite, projetado para lidar com grandes volumes de trabalho e agentes de IA capazes de agir de maneira autônoma.
A segurança é um diferencial chave desta nova geração de modelos, segundo o Google. O Gemini 3.6 Flash foi fortalecido para apresentar maior resistência a usos indevidos em ataques cibernéticos, sem prejudicar as aplicações legítimas.
Entre os anúncios importantes, destacam-se: o Gemini 3.6 Flash, por ser mais econômico e eficiente; o Gemini 3.5 Flash Cyber, dedicado à segurança digital; o Gemini 3.5 Flash-Lite, destinado a agentes de IA e tarefas em grande escala; e o início do pré-treinamento do Gemini 4.
Em testes realizados pela própria empresa, o Gemini 3.5 Flash Cyber detectou 55 problemas no mecanismo V8 JavaScript Engine, incluindo 10 vulnerabilidades que outros modelos não haviam conseguido identificar. Devido a isso, seu acesso inicial será restrito a governos e parceiros considerados confiáveis.
Enquanto os novos modelos chegam ao mercado, o Google comunicou que o Gemini 3.5 Pro permanece em fase de testes e será disponibilizado assim que estiver pronto. Além disso, a companhia revelou ter iniciado o pré-treinamento do Gemini 4, indicando que a próxima iteração da plataforma já está em desenvolvimento.
Paralelamente, o Gemini 3.6 Flash e o Flash-Lite começam a ser liberados para desenvolvedores, empresas e usuários do aplicativo Gemini. O Flash-Lite também passará por uma integração gradual com a Pesquisa do Google.
Nos últimos meses, a competição por modelos cada vez mais especializados e eficientes tem sido acirrada entre Google, OpenAI, Anthropic, Meta e diversas startups chinesas. Com estes novos lançamentos, o Google busca recuperar espaço em uma disputa que evolui rapidamente, onde fatores como custo, desempenho e segurança passaram a ter peso comparável à qualidade das respostas.
