A inteligência artificial (IA) já não se limita a tarefas criativas ou administrativas. Está a abrir novas possibilidades para a ciência e para o conhecimento humano sobre o mundo. Eis cinco áreas que a IA já está a transformar.
Atualmente, os cientistas conseguem decifrar eletrões, criar materiais e até “comunicar” com as árvores. Ferramentas de IA generativa estão a acelerar o ritmo das investigações e a revelar insights sobre tudo, desde as células do corpo humano até aos ecossistemas que as sustentam.
Durante a primeira metade de 2025, a Microsoft publicou diversos artigos científicos em revistas e lançou novas ferramentas e colaborações em áreas como medicina, energia, biologia e física quântica.
O objetivo, segundo o CEO da Microsoft Research, Peter Lee, é acelerar a forma como os cientistas exploram questões complexas e traduzem as suas descobertas em impacto real, através de uma IA poderosa, prática e fiável.
Afinal, quais são as cinco áreas onde a IA já está a fazer uma diferença tangível e onde é que os próximos avanços podem estar iminentes?
Saúde: Diagnóstico mais rápido e cuidados personalizados
Como refere a Microsoft, num comunicado enviado ao ZAP, a IA está a tornar-se um parceiro essencial nos cuidados de saúde, não apenas ao automatizar tarefas, mas também ao permitir que clínicos e investigadores vejam mais, compreendam mais rapidamente e atuem mais cedo.
Desde notas clínicas a lâminas de patologia, os modelos multimodais analisam grandes volumes de dados não estruturados para identificar padrões que ajudam a detetar doenças e a orientar tratamentos personalizados.
Descoberta científica: Da hipótese à inovação em menos tempo
A IA está a acelerar a investigação científica ao analisar dados complexos e simular processos naturais numa escala e velocidade anteriormente impossíveis.
O novo modelo de IA da Microsoft para a Density Functional Theory (DFT), por exemplo, está a resolver um desafio de 60 anos na ciência dos materiais, ao simular com rapidez e precisão o comportamento dos eletrões.
As aplicações vão desde o desenvolvimento de medicamentos, a baterias e fertilizantes ecológicos.
Ambiente: Compreender e proteger o planeta
A IA está a ser aplicada de forma prática para ajudar os cientistas a compreender melhor os sistemas complexos da Terra e a enfrentar desafios ambientais.
Vários projetos estão a aplicar a IA a desafios de sustentabilidade de forma inovadora.
Investigadores da Microsoft e da Universidade de Washington estão a desenvolver um cimento com baixo teor de carbono, misturando biomassa de algas marinhas para criar um material de construção mais sustentável.
A aplicação Intelligent Garden, da Avanade, “comunica” com árvores urbanas através de sensores que monitorizam dados como humidade, qualidade do ar e padrões de crescimento, traduzindo-os num relatório de saúde abrangente.
Na Tanzânia, a IA está a ser usada para ajudar conservacionistas a monitorizar e proteger girafas em perigo, analisando imagens de drones e identificando os animais pelos seus padrões de manchas.
Computação quântica: Simular o invisível
A computação quântica está a expandir os limites da investigação científica ao permitir simulações do mundo natural que os computadores convencionais não conseguem realizar.
Enquanto os sistemas tradicionais processam informação em bits (uns e zeros), os computadores quânticos utilizam qubits, que podem representar múltiplos valores em simultâneo.
Isso permite explorar várias possibilidades ao mesmo tempo, sendo especialmente útil para modelar sistemas complexos como reações químicas ou o comportamento de materiais.
Estas inovações oferecem aos investigadores novas formas de modelar problemas em áreas onde a computação clássica atinge os seus limites, como a saúde, os materiais e o clima.
Energia: Produção e armazenamento mais eficientes
Por fim, a IA está a desempenhar um papel cada vez mais relevante na forma como a energia é produzida, armazenada e utilizada, tanto ao otimizar sistemas existentes como ao apoiar a criação de novos.
A Microsoft, por exemplo, colaborou com a Nissan Motor Corporation no desenvolvimento de um método de machine learning que prevê com precisão o desgaste de baterias de veículos elétricos, reduzindo a necessidade de testes físicos demorados e ajudando a determinar quais as baterias que podem ser recicladas.
A IA também está a acelerar o desenvolvimento da energia de fusão nuclear, uma meta de longo prazo para a produção de energia limpa.
Ao simular processos físicos complexos, os cientistas conseguem testar ideias mais rapidamente e identificar designs promissores de reatores, aproximando esta tecnologia da rede elétrica.
