Google DeepMind apresenta o mecanismo de descoberta de fármacos IsoDDE e atualiza o Gemini Deep Think
A Isomorphic Labs apresentou o IsoDDE, um mecanismo de descoberta de fármacos que, em testes complexos, alcançou o dobro da acurácia do AlphaFold 3 e amplia a capacidade de prever afinidade e identificar “pockets” de ligação em proteínas. O Google também atualizou o Gemini 3 Deep Think e apresentou o agente Aletheia, destacando avanços em tarefas científicas e matemáticas de alta complexidade.
Isomorphic Labs, uma subsidiária da DeepMind, apresentou o mecanismo IsoDDE para desenvolvimento de fármacos. Em testes complexos, a inovação superou o AlphaFold 3 em acurácia de previsão por um fator de dois.
AlphaFold 3 foi um grande avanço ao conseguir prever as estruturas tridimensionais de proteínas e suas interações com moléculas. O IsoDDE demonstra um patamar totalmente novo: o modelo prevê a força de ligação (afinidade) com mais precisão do que métodos tradicionais, o mecanismo consegue identificar estruturas ocultas ("pockets") nas proteínas onde fármacos podem se ligar e ele oferece suporte a uma ampla gama de moléculas complexas, incluindo anticorpos e grandes estruturas biológicas. A empresa afirmou que o IsoDDE oferece uma estrutura escalável para o desenho de fármacos orientado por IA, fornecendo a acurácia de previsão necessária para trabalhar com novos sistemas biológicos com confiabilidade sem precedentes.
A Isomorphic Labs está reimaginando o que é necessário para levar medicamentos que salvam vidas mais rapidamente com IA. A empresa agora tem 17 programas ativos e terapias oncológicas em estágio inicial em ensaios pré-clínicos. O desenvolvimento de medicamentos normalmente leva, em média, 10 anos, com apenas 10% de taxa de sucesso. A abordagem envolve realizar buscas e testes de hipóteses in silico, o que é centenas a milhares de vezes mais eficiente do que fazê-lo em um laboratório úmido.
O Google atualizou o modo de raciocínio do Gemini 3 Deep Think, posicionado como uma solução para tarefas complexas em ciência e engenharia. Em testes, o modelo superou o GPT-5.2 da OpenAI e o Claude Opus 4.6 da Anthropic, inclusive no ARC-AGI-2 com quebra-cabeças visuais, no MMMU-Pro para avaliar capacidades multimodais, no Elo 3455 e no "Last Exam of Humanity". A empresa afirmou que o Gemini 3 Deep Think foi atualizado em estreita colaboração com cientistas e pesquisadores para enfrentar desafios científicos complexos — em que as tarefas frequentemente não têm limites claros ou uma única solução correta, e os dados são incompletos.
O Gemini 3 Deep Think apresenta resultados avançados em matemática e programação e tem excelente desempenho em ciências naturais, incluindo química e física. O modo atualizado resolve problemas no nível de medalhistas de ouro em olimpíadas internacionais. No CMT-Benchmark, o modelo obteve 50,5%, confirmando conhecimento profundo em física teórica. Para além de métricas avançadas, o Deep Think é voltado para aplicação prática: ele ajuda pesquisadores a interpretar dados complexos e engenheiros a modelar sistemas físicos por meio de código. O novo Deep Think está disponível no app Gemini para assinantes do Google AI Ultra e na Gemini API para desenvolvedores selecionados.
A DeepMind apresentou o agente de IA Aletheia, que estabeleceu um novo recorde no benchmark IMO-ProofBench Advanced, resolvendo 91,9% das tarefas. O teste é considerado um dos mais desafiadores em matemática. A rede neural é construída sobre a plataforma Gemini Deep Think e é equipada com um módulo de verificação: ele identifica erros em rascunhos de solução e inicia um processo iterativo de refinamento. Uma característica-chave do agente é sua capacidade de reconhecer a impossibilidade de resolver um problema, economizando significativamente o tempo dos pesquisadores.
A Aletheia usa a Google Search para navegar por materiais científicos complexos, prevenindo o uso de links falsos e erros computacionais ao trabalhar com materiais científicos. Entre as conquistas do modelo: geração completa de um artigo científico calculando constantes estruturais em geometria aritmética, prova colaborativa com um humano de estimativas para sistemas de partículas interagentes (conjuntos independentes) e solução autônoma de quatro problemas da lista de Erdős, um dos quais era anteriormente considerado em aberto. A DeepMind enfatizou que o sucesso da Aletheia confirma a relevância das leis de escala: em matemática baseada em provas, a qualidade continua a melhorar por meio da aplicação eficaz de agentes.
O AlphaFold enfrentou um grande desafio de 50 anos na biologia — prever estruturas de proteínas a partir de sequências de aminoácidos. O avanço condensou décadas de pesquisa em um banco de dados que hoje está aberto ao mundo. Atualmente, mais de 3 milhões de pesquisadores em mais de 190 países o utilizam para desenvolver vacinas contra malária, combater a resistência a antibióticos e muito mais. Em julho de 2022, o algoritmo AlphaFold previu as estruturas de mais de 200 milhões de proteínas, abrangendo praticamente todos os compostos conhecidos encontrados em plantas, bactérias e animais.
O Google está estabelecendo um hub de IA full-stack em Visakhapatnam, Índia, como parte de um investimento de infraestrutura de US$ 15 bilhões na Índia. Quando concluído, esse hub abrigará computação em escala de gigawatts e um novo gateway internacional de cabos submarinos, trazendo empregos e os benefícios da IA de ponta para pessoas e empresas em toda a Índia. O Google também está construindo uma vasta rede de cabos submarinos de fibra óptica, incluindo quatro novos sistemas entre os EUA e a Índia, como parte da America-India Connect Initiative.
Em 2023, o Google unificou a DeepMind e o Google Brain para consolidar talentos e capacidade computacional. O Google DeepMind funciona como a casa de máquinas do Google, impulsionando as capacidades mais amplas de IA da empresa. A empresa treinou 100 milhões de pessoas em habilidades digitais, e um novo Google AI Professional Certificate ajudará pessoas a dominar IA em seus trabalhos, disponível globalmente.