- O professor associado do MIT Rafael Gómez-Bombarelli, premiado com a vaga permanente, atua com IA para acelerar descobertas científicas e acredita estar em um segundo ponto de inflexão da tecnologia.
- Combina simulações baseadas em física com aprendizado de máquina e IA generativa para criar novos materiais aplicáveis a baterias, catalisadores, plásticos e OLEDs; cofundou empresas e integra o Lila Sciences, plataforma de superinteligência científica.
- Nascido na Espanha, venceu a Olimpíada de Química em 2001 e estudou na Universidade de Salamanca; realizou doutorado investigando químicos que danificam DNA e migrou para simulações e ciência computacional.
- Chegou ao MIT há nove anos, com grupo de pesquisa focado em como composição, estrutura e reatividade atômica afetam o desempenho dos materiais; o laboratório é inteiramente computacional e colabora com experimentais.
- A visão é de que IA para ciência amadureceu, com adoção por empresas e iniciativas públicas; defesa de que dimensionamento de modelos pode acelerar não apenas linguagem, mas também simulações e descobertas científicas.
Pelo menos 9 anos de atuação na integração entre IA e ciência de materiais, o professor associado Rafael Gómez-Bombarelli acompanha uma seção crítica da evolução tecnológica. Hoje, ele afirma que vivemos um novo ponto de inflexão, após a consolidação da aprendizagem de representações e de IA generativa.
Com foco em simulações baseadas em física combinadas a aprendizado de máquina, o pesquisador do MIT busca acelerar a descoberta de materiais com aplicações reais. Seu trabalho abrange baterias, catalisadores, plásticos e OLEDs, impulsionando a produção de soluções mais rápidas e eficientes.
A trajetória começou na Espanha, com participação em olimpíadas de química, passando pela Universidade de Salamanca e depois por pesquisas que uniram química e computação. A mudança para a pesquisa computacional ocorreu ainda durante o doutorado, quando passou a simular reações químicas em vez de apenas medi-las no laboratório.
Na sequência, Gómez-Bombarelli iniciou projetos em silêncio com a Aspuru-Guzik, em Harvard, explorando redes neurais para entender moléculas. Em 2014, consolidou colaboração em pós-doutorado, dando os primeiros passos da IA generativa para química, entre 2015 e 2016.
Ao retornar ao mundo da indústria, acompanhou a criação de uma empresa de computação em materiais, que evoluiu para o desenvolvimento de OLEDs. Essa experiência de produto influenciou a decisão de seguir carreira acadêmica, levando-o ao MIT.
Em MIT, o foco do laboratório é analisar como composição, estrutura e reatividade atômica modulam o desempenho de materiais. O grupo também desenvolve ferramentas que combinam aprendizado profundo com modelagem física para ampliar a velocidade de testes.
Impulsionando a ciência com IA
O pesquisador destaca que o uso de simulações físicas com IA está amadurecendo. Grandes empresas e agências públicas já utilizam modelos de escala para acelerar descobertas científicas, como a Genesis Mission do Departamento de Energia dos EUA, anunciada em novembro.
Gómez-Bombarelli aponta que a IA para ciência move-se de possibilidades para uma prática amplamente aceita, com linguagem natural alimentando modelos que conseguem raciocinar sobre estruturas materiais e receitas de síntese. A visão é reduzir gargalos entre ideias e validação prática.
Atualmente, o laboratório em MIT opera de forma inteiramente computacional, o que amplia alcance e velocidade de estudo. Embora não realize experimentos físicos, há forte parceria com equipes experimentais para triagem de hipóteses geradas por IA.
O grupo mantém colaboração com o setor privado por meio de programas de ligação industrial. O objetivo é entender demandas reais do mercado e enfrentar obstáculos de desenvolvimento comercial, mantendo a pesquisa alinhada com aplicações concretas.
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