Modelos de inteligência artificial como o DALL-E e o Stable Diffusion têm demonstrado que é possível ensinar um computador a gerar imagens indistinguíveis de fotografias ou produções artísticas a partir de um simples prompt de texto. As arquiteturas desses modelos são evoluções das redes adversariais generativas, e o site This X Does Not Exist já dedica seu conteúdo para mostrar pessoas, animais e ambientes que não existem de verdade, mas foram gerados através desta tecnologia. Ainda que estes resultados sejam por si só impressionantes, eles abre a porta para outros questionamentos ainda mais interessantes. E se, ao invés de imagens, nós pudéssemos solicitar a uma IA, por exemplo, o projeto de uma ponte ultra-resistente, ou de um carro mais aerodinâmico?
É com essa inspiração em mente que pesquisadores da Universidade do Kansas, nos Estados Unidos, estão dando início a um projeto para desenvolver “deep fakes” de proteínas com a capacidade de detectar poluentes na água. A ideia é simples mas engenhosa. Tradicionalmente, quando querem desenvolver uma proteína com novas capacidades, os pesquisadores acabam propondo pequenas modificações nas estruturas já existentes, porque é muito difícil projetar uma proteína do zero que tenha alguma função na prática. Só que isto também limita as capacidades encontradas.
Os pesquisadores do Kansas já estão utilizando machine learning para gerar coleções de proteínas, mas o processo pode ser melhorado se o sistema for habilitado a produzir proteínas úteis, de forma similar ao que fazem os modelos de geração de imagens. Para o novo projeto, eles buscam um sistema capaz de gerar proteínas com estrutura similar àquelas encontradas na natureza, o que aumenta significativamente sua chance de terem atividade, mas com sequências inéditas, o que deve garantir que sejam úteis para novas aplicações.
O trabalho será focado na descoberta de proteínas capazes de identificar, e até quantificar, íons metálicos na água, ajudando a criar uma nova geração de bio-sensores responsáveis por garantir a ausência de poluentes.
