Modelo de IA aprende biologia usando células virtuais

IA CIENTISTA

Modelo de IA aprende biologia usando células virtuais

Grandes modelos de linguagem (LLMs), como Gemini ou Grok, são fantásticos em dar respostas com base em padrões estatísticos. Já os modelos de raciocínio são feitos para pensar passo a passo, pesar evidências e lidar com ambiguidade. Agora peça que eles prevejam o que acontece quando um gene é silenciado em células humanas e você verá como eles se atrapalham. Por quê? Porque biologia não tem a ver com fatos, mas com contexto, causalidade e incerteza.

Para lidar com esses elementos, a Chan Zuckerberg Initiative (CZI) desenvolveu o rBio, modelo de IA treinado para raciocinar com células virtuais - representações digitais usadas em experimentos computacionais para prever como células reais se comportarão em experimentos de laboratório.

Como funciona?

• O rBio não foi treinado em biologia por meio de livros. Aprendeu observando como as células virtuais se comportam – como genes são ativados ou desativados, como proteínas interagem ou como células reagem ao estresse ou a doenças.

• Quem ensinou o rBio? O TranscriptFormer, um dos poderosos modelos de células virtuais da CZI que simula a expressão gênica em todas as espécies e estágios de desenvolvimento, atuando como um exímio professor de biologia para o rBio. Ao extrair conhecimento das simulações, o rBio aprende as regras da biologia – não apenas fatos isolados.

• Esse treinamento permite que o rBio não apenas responda perguntas, mas também preveja resultados de pesquisas e os elementos motivadores dos processos celulares em linguagem simples.

O pulo do gato? O rBio não precisa de dados experimentais brutos para aprender – um divisor de águas em um campo no qual conjuntos de dados são muitas vezes inacessíveis por conta da privacidade ou barreiras técnicas.

E por que isso importa? Imagine um pesquisador estudando a doença de Alzheimer, com uma lista de 50 genes potencialmente envolvidos na condição. Testar cada um deles em laboratório levaria meses e custaria dezenas de milhares de dólares.

Com o rBio, é possível simular os experimentos em computadores. O rBio atua como um filtro de hipóteses, prevendo quais perturbações genéticas são mais prováveis de produzir as condições pesquisadas e permitindo que os cientistas se concentrem nas pistas mais promissoras no caminho para os tratamentos.

O rBio está disponível na plataforma virtual da CZI com tutoriais, código no GitHub e um artigo para revisão de pesquisadores e desenvolvedores em todo o mundo que queiram testar e aprimorá-lo.

• ChatGPT agora pode trabalhar com memória específica de cada projeto.

• Higgsfield lançou Wan 2.2, versão mais avançada do seu modelo de código aberto para geração de vídeos e imagens.

• Eleven v3 (alpha), da ElevenLabs, é uma atualização da plataforma que transforma texto em fala com vozes de IA mais expressivas.

• Falha no Microsoft 365 Copilot permitia acessar arquivos particulares sem deixar registro. Vulnerabilidade foi corrigida apela Microsoft silenciosamente.

• Perfil de navegador Brave no X reporta falha no navegador Comet da Perplexity movida por IA que torna contas e dados confidenciais vulneráveis.

• Método DeepConf melhora eficiência de raciocínio de LLMs usando filtros para rotas de baixa qualidade, sem exigir treinamento extra.

• Projeto-piloto em Zurique (Suíca) está usando cães-robôs movidos por IA Física para entregar fast-food em restaurante. 🐕🤖🍔

ADEUS, PHOTOSHOP?

Yes, temos Nano Banana para editar imagens por linguagem natural

Um misterioso modelo de IA chamado de Nano Banana começou a aparecer nos últimos dias em batalhas de modelos de IA, superando silenciosamente muitos geradores de imagens.

Não está no Hugging Face nem no GitHub, no entanto, seus resultados são produzidos com rapidez, seguindo instruções visuais complexas, mantendo a consistência das imagens, além de serem facilmente editáveis.

O que se sabe:

• Tudo começou no LMArena, um campo de batalha às cegas onde modelos de IA competem anonimamente - usuários enviam um prompt para dois modelos realizarem tarefas e escolhem o vencedor, sem ideia de quem está por trás da cortina. Nano Banana superou consistentemente outros modelos de geração de imagens guiada por IA nos votos dos usuários.

• Depois vieram as pistas. Emojis de banana em prompts. Resultados com tema de banana. E, mais ainda, tweets enigmáticos de engenheiros afiliados ao Google surgindo sem explicação. Não precisou muito mais para que a comunidade da IA ligasse os pontos e para que as especulações se espalhassem.

• Nano Banana faz mais do que gerar imagens; seu destaque está na edição usando em linguagem natural. Basta dizer “remova o fundo e acrescente um cenário de pôr do sol” para que tudo aconteça com rapidez e precisão.

Para os mais curiosos, no site nanobanana.ai - onde é possível carregar imagens e usar prompts para editá-las -, há uma importante evidência de quem está por trás do Nano Banan. A seção FAQ explica que se trata do mais recente modelo de imagens Gemini 3 do Google, com desempenho superior em comparação com Flux Kontext.

Horas antes do fechamento desta edição da IA Express, o Google confirmou que o Nano Banana foi, de fato, desenvolvido pela Google DeepMind e já está disponível para todos os usuários integrado ao site e ao aplicativo do modelo Gemini 2.5 Flash.

A Perplexity lançou um plano de assinatura (Comet Plus) por US$ 5 mensais que dá acesso a conteúdo premium de editores e jornalistas de confiança. Está integrado ao navegador Comet para proporcionar melhor experiência combinando tarefas orientadas por IA com conteúdo de alta qualidade. A Perplexity recompensará os produtores de conteúdo com base em três tipos de tráfego: visitas de pessoas, citações de pesquisa e ações de agentes de IA. Planos Pro e Max terão acesso ao conteúdo especial automaticamente.

A Netflix publicou diretrizes claras para garantir o uso responsável da IA Generativa em suas produções globais. Foram divulgados no Centro de Apoio a Parceiros da gigante de streaming orientações sobre como usar IA nos trabalhos e, ao mesmo tempo, garantir a integridade criativa, a conformidade legal e a confiança do público. A iniciativa surgiu em resposta à reação negativa causada pelo uso de imagens geradas por IA no documentário "What Jennifer Did" de 2024, que levantou preocupações sobre a forma como a IA está desfazendo a linha delimitadora entre fatos e ficção.