Uma parceria entre a OpenAI e a empresa Ginkgo Bioworks criou um laboratório autônomo nos Estados Unidos, onde o ChatGPT-5 comanda robôs para produzir proteínas. Em seis meses, o sistema realizou 36 mil experimentos, reduzindo custos e acelerando a descoberta de novos tratamentos médicos.
Como a inteligência artificial consegue comandar um laboratório sozinha?
O sistema interliga o modelo de inteligência artificial a equipamentos robóticos que fabricam proteínas. A tecnologia não apenas sugere o que testar, mas executa os experimentos, interpreta os resultados e decide o próximo passo. Para garantir a segurança, um segundo programa de computador valida os projetos da IA, separando o que é fisicamente possível do que é apenas teoria.
Qual foi o impacto prático dessa tecnologia na produção?
A eficiência foi impressionante: o custo de produção de um grama de proteína caiu de US$ 700 para US$ 422, uma redução de quase 50%. Além de economizar dinheiro, o uso de máquinas autônomas aumentou a capacidade de fabricação em 27%, chegando a picos de 188% em casos específicos. Isso aconteceu porque a máquina trabalha 24 horas e escala milhares de testes no tempo em que humanos fariam apenas dezenas.
O que são essas proteínas e por que a rapidez na produção é importante?
Proteínas são a base dos medicamentos modernos, vacinas e diagnósticos. No método tradicional, cientistas precisam inserir DNA em células vivas e esperar que elas ‘fabriquem’ a proteína, um processo lento e instável. Com a IA e a síntese sem células vivas, os resultados saem no mesmo dia, permitindo que tratamentos e remédios cheguem ao mercado de forma muito mais rápida e barata.
A inteligência artificial aprendeu com os próprios erros durante o processo?
Sim. Inicialmente, a alta velocidade de produção gerou gastos excessivos. Para resolver isso, a IA recebeu acesso à internet e artigos científicos. Ela ‘estudou’ as receitas existentes e as aprimorou, criando novos modelos de DNA mais eficientes. O sistema apresentou pouquíssimas alucinações — nome dado a erros de lógica da IA — com falhas em apenas 2 das 480 placas de experimentos projetadas.
Os cientistas humanos serão substituídos pelas máquinas?
A ideia é que a automação substitua o trabalho braçal e rotineiro de laboratório. No entanto, a supervisão humana continua essencial para abastecer reagentes e ajustar protocolos complexos. Com robôs cuidando da parte repetitiva, os cientistas podem focar em problemas maiores e em desenvolver novas fronteiras da medicina, enquanto a IA cuida da execução prática.
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