A ciência está entrando em sua era agêntica Apresentando o Mapa do Ecossistema de IA Científica! 🗺️ Mapeamos as ferramentas, modelos e estruturas agenciais que alimentam o novo substrato para bio Construído para ajudar fundadores, pesquisadores e construtores a navegar na explosão da IA científica Vamos decompô-lo🧵

Agentes científicos de IA não são mais ficção 👾 científica Eles podem: → Pesquisa SOTA agregada → Formular hipóteses científicas → Projetar e executar experimentos Mas todo laboratório está construindo em silos. É por isso que vemos uma clara necessidade de adicionar ao que o mundo da web2 Agentic Science está criando.

Para esse fim, a era da "inteligência científica coletiva" está chegando. Da mineração de literatura à automação de laboratório, mapeamos as 5 camadas principais que alimentam a IA científica e avançam no espaço👇 de design biológico

1. Conhecimento e fontes de dados Tudo começa com dados. Os agentes científicos extraem de: • PubMed, Dataverse (artigos e dados acadêmicos) • PDB, UniProt (proteínas) • ChEMBL, PubChem (química) • Reatoma, Ontologia Gênica (vias) • AACT (ensaios clínicos) • @biorxivpreprint (preprints)

2. Camadas de orquestração agêntica Essas ferramentas dão vida ao raciocínio. Exemplos: • @ElizaEcoFund - estrutura de agente plug-and-play • ChemCrow - assistente de química • BioMCP / PubMedMCP - servidores de literatura • "Cocientista" - agente de laboratório autônomo • @PrimeIntellect - agente modular infra

3. Modelos de Fundação e Domínio Os burros de carga de alta octanagem. Exemplos: • AlphaFold 2 - previsão de estrutura • Evo 2 - modelagem genômica (Arc Institute) • Geneformer - expressão gênica • ChemGPT - raciocínio químico • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - andaimes de linguagem

4. Execução de Experimentos e Simulações IA executando experimentos. Os sistemas incluem: • Opentrons - robôs de laboratório orientados por API • INDRA - modelagem mecanicista • Inferência PyMOL / AlphaFold • Simulação baseada em nuvem: OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR: integração precoce do EHR

5. Plataformas e assistentes voltados para cientistas Onde a IA encontra os pesquisadores. • @GoogleAI Co-Cientista - brainstorming de hipóteses • @FutureHouseSF - Perguntas e respostas, revisões sistemáticas, planejamento químico • Consenso e Obtenção - revisões de artigos estruturados • Biomni, Iris, Scite - agentes especializados em papel • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - co-pilotos de pesquisa de IA

Juntas, essas ferramentas formam uma nova pilha de pesquisa: → Modelos interpretam biologia → Agentes orquestram o raciocínio → Plataformas oferecem assistência → Robótica e simulação fecham o ciclo

O Mapa do Ecossistema Científico de IA não é apenas uma lista de ferramentas. É um projeto para bio/acc 🧪 Da pesquisa → à síntese Da análise → à ação De → de conhecimento estático a sistemas que aprendem