Google DeepMind desfaz equipe premiada com Nobel para reforçar aposta em IA

A equipe que assinou os artigos originais do AlphaFold não existe mais na forma em que ganhou o Prêmio Nobel. A maior parte dos autores foi remanejada internamente ao longo do último ano, e quase um quarto dos que eram funcionários em tempo integral do Google DeepMind deixou a companhia, segundo levantamento do Financial Times baseado em movimentações de carreira e em fontes com conhecimento do assunto.

O laboratório confirmou as transferências. Os pesquisadores foram alocados em projetos construídos em torno do Gemini, modelo de linguagem do Google, e em frentes como design de enzimas, fusão nuclear e genômica. Outros migraram para a Isomorphic Labs, empresa de descoberta de medicamentos da Alphabet.

De volta ao topo: como o Google virou o jogo na corrida da IA

"A estratégia evoluiu", disse Pushmeet Kohli, vice-presidente de pesquisa do Google DeepMind e fundador da área de IA para ciência, ao Financial Times. Em vez de organizar cientistas em torno de um único problema científico, como o dobramento de proteínas, o laboratório passou a construir sistemas movidos a Gemini capazes de auxiliar pesquisadores — e, no limite, automatizar etapas do próprio método científico.

A saída do Nobel

Em junho, John Jumper, vice-presidente do laboratório e um dos laureados com o Nobel de Química de 2024, anunciou que deixaria a empresa após quase nove anos para se juntar à Anthropic. Os colegas de AlphaFold Jonas Adler e Alexander Pritzel seguiram o mesmo caminho.

Antes disso, Jumper e Adler haviam sido transferidos para uma equipe interna do Google voltada a melhorar as ferramentas de programação por IA da companhia, área em que a empresa tenta alcançar Anthropic e OpenAI.

Um funcionário do laboratório, que pediu para não ser identificado, descreveu os três ao Financial Times como integrantes centrais, e afirmou que as saídas surpreenderam internamente.

Dez anos entre o tabuleiro e a proteína

Os resultados que consolidaram a reputação do laboratório vieram em ondas. Há dez anos, o AlphaGo derrotou o campeão mundial de Go, jogo de tabuleiro considerado o mais complexo já criado, em partidas acompanhadas por cerca de 200 milhões de pessoas.

Em 2020 veio o AlphaFold, que resolve em horas o que a biologia molecular tentava resolver havia 50 anos — a partir do código genético de uma proteína, o modelo prevê sua forma tridimensional com precisão atômica. O sistema mapeou a estrutura de mais de 200 milhões de proteínas e é usado por pesquisadores em 190 países.

Em outubro de 2024, o trabalho rendeu a Jumper e a Demis Hassabis metade do Nobel de Química. A outra metade foi para o bioquímico americano David Baker, da Universidade de Washington, por design computacional de proteínas.

A aposta comercial

Criada em 2021 como desdobramento do laboratório, a Isomorphic Labs é a empresa encarregada de transformar o AlphaFold em remédio. Hassabis, que também é presidente-executivo do Google DeepMind, acumula o comando da companhia; Max Jaderberg, ex-diretor de IA da casa, é o presidente.

A empresa mantém parcerias com as farmacêuticas Novartis e Eli Lilly. Em janeiro deste ano, a agência reguladora americana FDA autorizou o primeiro composto desenvolvido pela companhia a entrar em testes clínicos em humanos. O foco inicial do portfólio está em oncologia.

O mercado global de IA aplicada à descoberta de medicamentos foi avaliado em US$ 2,35 bilhões em 2025 e deve chegar a US$ 13,8 bilhões até 2033, com crescimento de 24,8% ao ano, segundo a consultoria Grand View Research.

A disputa por quem constrói

A reorganização acompanha um movimento mais amplo da indústria, em que laboratórios de fronteira passaram a tratar modelos de linguagem não como chatbots, mas como instrumentos capazes de acelerar a pesquisa científica.

A Anthropic lançou neste ano o Claude Science, versão de seu assistente voltada à biologia e à descoberta de medicamentos.

A concorrência pelo grupo restrito de pesquisadores capazes de construir esses sistemas se intensificou. Ao Financial Times, o chefe de pesquisa da OpenAI, Mark Chen, afirmou que cientistas preferem trabalhar em laboratórios que estejam na fronteira, em vez de correr atrás de modelos já existentes.

"A IA é muito mais do que uma ferramenta de automação; é uma maneira de expandir a curiosidade humana", disse Lila Ibrahim, diretora de preparação para IA do Google DeepMind, em entrevista recente à EXAME. "Mas a tecnologia só é tão boa quanto o progresso que ela cria para as pessoas."