Ciência · Metodologia Científica · Inteligência Artificial
Em um laboratório de Cambridge, Massachusetts, cientistas circulam entre uma capela química e uma incubadora de células como em qualquer rotina de bioquímica. A diferença aparece nos detalhes: além do jaleco e das luvas, boa parte da equipe usa câmeras miniaturizadas presas à cabeça, outras três câmeras observam cada bancada de cima, e ninguém escreve em caderno de laboratório. Em vez disso, os pesquisadores narram em voz baixa, para um microfone, cada gesto que fazem.
Essa não é uma cena de bastidores. É o próprio experimento. A empresa por trás do sistema, a startup americana Transfyr, saiu do modo silencioso nesta semana com US$ 25 milhões em capital semente para tentar resolver um problema tão antigo quanto o método científico: por que alguns pesquisadores conseguem repetir um experimento com sucesso e outros, seguindo o mesmo protocolo escrito, simplesmente falham.
A reportagem original, publicada pelo New York Times em 27 de agosto de 2026, descreve como a empresa usa sensores, vídeo e áudio para treinar modelos de inteligência artificial capazes de reconhecer, segundo a segundo, cada objeto manuseado e cada ação executada em uma bancada de biologia molecular. O sistema chega a narrar automaticamente o que vê, com frases do tipo "o operador ressuspende o pellet pipetando a mistura dez vezes para cima e para baixo".
O problema das "mãos mágicas"
No jargão de laboratório, existe uma expressão para descrever pesquisadores que, de forma consistente, fazem experimentos darem certo sem que ninguém, às vezes nem eles próprios, saiba exatamente por quê: mãos mágicas. O fenômeno oposto também é comum. Uma equipe passa meses preparando uma linhagem de células modificadas geneticamente, e elas simplesmente morrem no meio do caminho, sem explicação aparente no protocolo escrito.
Segundo os fundadores da Transfyr, essa lacuna custa caro. Protocolos publicados funcionam como receitas culinárias: descrevem os ingredientes e a sequência de passos, mas não ensinam a sensibilidade de quem já cozinhou aquele prato centenas de vezes. Um tubo que "precisa ser agitado" pode significar minutos em vórtex ou alguns segundos de sacudida manual, e a diferença, segundo a startup, às vezes decide entre sucesso e fracasso do experimento.
Conhecimento tácito: um conceito de seis décadas
A ideia de que parte do saber científico nunca chega ao papel não é nova. Na década de 1960, o químico e filósofo húngaro Michael Polanyi cunhou a expressão "conhecimento tácito" para descrever justamente esse tipo de saber que se pratica, mas não se escreve por completo. Ele resumia a tese em uma frase que se tornou clássica na filosofia da ciência: sabemos mais do que somos capazes de dizer.
Esse hiato ajuda a explicar por que tentativas de reproduzir estudos publicados falham com frequência maior do que o esperado, mesmo quando o pesquisador original agiu com rigor. O sociólogo Harry Collins, da Universidade de Cardiff, que estuda conhecimento tácito há mais de cinco décadas, reconhece o valor do esforço da Transfyr, mas pondera que a abordagem tende a funcionar melhor em campos maduros, como a biologia molecular, do que em áreas onde os próprios cientistas discordam sobre quais variáveis importam.
Como funciona o sistema
A Transfyr registra cada experimento em vídeo, áudio e dados de sensores, incluindo o número de lote de insumos como caixas de luvas, sob a hipótese de que até um resíduo químico liberado por um material de laboratório pode interferir em uma reação. Modelos de visão computacional são treinados para reconhecer equipamentos, reagentes e os movimentos das mãos dos pesquisadores, decompondo o experimento em uma sequência de ações rastreáveis.
O resultado, segundo a empresa, tem sido revelador: mesmo entre cientistas bem treinados, a variação na forma de executar o mesmo protocolo é considerável. Em um dos casos citados pela reportagem original, uma técnica reconhecida por suas "mãos mágicas" mantinha um reagente em reação por 120 segundos em vez dos 90 previstos no protocolo, um desvio que passou despercebido e que, nesse caso específico, melhorou o resultado do experimento.
⚠ Contraponto
Nem todos os especialistas em replicação científica veem a filmagem de laboratórios como solução definitiva. Brian Nosek, pesquisador de metaciência da Universidade da Virgínia, argumenta que só um teste controlado, comparando laboratórios que usam o sistema com laboratórios que não usam, poderá provar que o monitoramento realmente melhora os resultados científicos ao longo do tempo.
Há ainda a questão do custo e da privacidade: equipar bancadas com câmeras, microfones e sensores de rastreamento de insumos é um investimento considerável, e a narração constante do próprio trabalho pode alterar o comportamento do pesquisador observado, um efeito conhecido em ciências sociais como "efeito Hawthorne".
O que isso significa para a ciência brasileira
A discussão chega em um momento sensível para a pesquisa no Brasil. Um estudo publicado na revista Dados, do Instituto de Estudos Sociais e Políticos (Iesp/Uerj), analisou 197 artigos brasileiros de ciência política com algum tipo de análise quantitativa e constatou que apenas 28% dos autores concordaram em compartilhar dados e códigos. Desses, foi possível tentar replicar somente 14% dos estudos, com taxa de sucesso de apenas 5%. Os problemas mais comuns envolveram ausência de rotinas computacionais e inconsistências nos dados originais.
Um esforço semelhante já vinha sendo conduzido na área biomédica: pesquisadores do Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis, da Universidade Federal do Rio de Janeiro, organizaram uma rede de laboratórios para repetir até cem experimentos publicados em artigos científicos brasileiros, segundo reportagem da Fapesp reproduzida pela Agência de Bibliotecas e Coleções Digitais da USP.
No campo regulatório, o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) publicou em março de 2026 a Portaria nº 2.664/2026, instituindo a primeira política nacional de integridade científica que trata especificamente do uso de inteligência artificial generativa. A partir dela, pesquisadores e bolsistas financiados pelo CNPq precisam declarar e justificar o uso de qualquer ferramenta de IA em todas as etapas do trabalho, da concepção à submissão do artigo.
Paralelamente, o governo federal tem direcionado recursos expressivos para infraestrutura de IA aplicada à pesquisa. A Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) é a principal financiadora do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, com aportes previstos inclusive para a atualização do supercomputador Santos Dumont, do Laboratório Nacional de Computação Científica, além de R$ 300 milhões destinados a seis linhas de fomento em IA e computação quântica pelo edital Mais Inovação Brasil. Nenhuma dessas iniciativas, até o fechamento desta edição, financia diretamente um projeto de captura de conhecimento tácito em laboratórios nos moldes da Transfyr, mas o ambiente regulatório e de fomento sinaliza espaço para que soluções do tipo cheguem ao país.
Perguntas frequentes
O que é "conhecimento tácito" na ciência?
É o conjunto de habilidades, ajustes finos e decisões práticas que um pesquisador adquire com a experiência e que não aparecem de forma completa em protocolos escritos ou artigos publicados. O termo foi cunhado pelo filósofo Michael Polanyi na década de 1960.
O que a startup Transfyr faz exatamente?
A Transfyr usa câmeras, microfones e sensores para registrar experimentos de laboratório em detalhe e treina modelos de inteligência artificial para reconhecer objetos, insumos e ações dos pesquisadores, com o objetivo de identificar variações que afetam o sucesso ou o fracasso de um experimento.
A crise de replicação também afeta a ciência brasileira?
Sim. Um estudo da revista Dados (Iesp/Uerj) encontrou taxa de sucesso de replicação de apenas 5% em uma amostra de artigos brasileiros de ciência política com análise quantitativa, e iniciativas na área biomédica, como a da UFRJ, também têm buscado testar a reprodutibilidade de estudos nacionais.
Existe alguma regra brasileira sobre uso de IA em pesquisa científica?
Sim. A Portaria nº 2.664/2026 do CNPq, publicada em março de 2026, exige que pesquisadores financiados pelo órgão declarem e justifiquem o uso de inteligência artificial generativa em todas as fases da produção científica.
Ewerton Lopes — Curador Editorial
Notas de verificação editorial
1) Confirmar, antes da publicação, se o valor de US$ 25 milhões em capital semente da Transfyr segue atualizado no momento da veiculação, já que rodadas de investimento podem sofrer ajustes de divulgação. 2) Verificar se a Portaria CNPq nº 2.664/2026 não sofreu alterações ou revogações posteriores à apuração desta matéria. 3) Os dados de replicação da revista Dados referem-se especificamente à ciência política brasileira e não devem ser generalizados para todas as áreas do conhecimento sem essa ressalva explícita no texto final. 4) Nenhuma fonte brasileira consultada confirma uso direto do sistema da Transfyr ou de tecnologia equivalente em laboratórios no Brasil; o texto trata isso como possibilidade, não como fato consumado, e essa distinção deve ser preservada em eventual edição.