Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
A Ciera Genomics, biotech brasileira, projeta faturar R$ 48 milhões até 2028 ao combinar inteligência artificial e bioinformática para integrar dados genéticos, metabólicos e da microbiota. A empresa faturou R$ 3 milhões em 2024 e, após R$ 5,9 milhões em 2025, prevê chegar a R$ 12 milhões em 2026 com a ampliação do portfólio de exames e do uso da plataforma por médicos e nutricionistas.
A companhia desenvolveu um software próprio que organiza resultados de diferentes exames e usa a IA para correlacionar informações com o histórico clínico, queixas e estilo de vida fornecidos pelos profissionais. Segundo o fundador, a ferramenta fica dentro da plataforma acessada por prescritores e foi treinada e validada com dados reais gerados pela própria Ciera, mantendo a decisão final com a equipe de saúde.
Biohub, o Departamento de Energia dos EUA (DOE), os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) e novos parceiros anunciaram a expansão de um esforço internacional para gerar e disponibilizar dados que viabilizam modelos preditivos de IA em biologia. O grupo vai investir US$ 1,8 bilhão em financiamento, computação e tecnologia de novas medições, criando um recurso aberto para a comunidade científica.
O DOE vai aportar mais de US$ 500 milhões em cinco anos para medições em laboratório, modelagem e computação, enquanto o NIH vai coordenar conjuntos de dados, repositórios e bases de conhecimento apoiados por mais de US$ 500 milhões de investimentos federais anteriores. Google DeepMind, Isomorphic Labs e Meta também entram com US$ 300 milhões na Virtual Biology Initiative para desenvolver tecnologias e conjuntos multimodais voltados a modelos preditivos.
A Anthropic anunciou que o modelo de linguagem Claude identificou um sistema enzimático com propriedades “reminiscent of Crispr”, associado a sequências genéticas encontradas em jumbo phages. A empresa afirma que cerca de 950 agentes do Claude rodando em paralelo localizaram essas sequências em 21,5 horas, após varrer grandes bancos de dados genômicos em busca de exemplos de reverse transcriptases. A descoberta recebeu o nome de ART (array-associated reverse transcriptases).
Cientistas ouvidos pela reportagem destacam que ainda não está claro se o sistema pode funcionar como ferramenta de edição gênica, e que o trabalho não foi submetido a revisão por pares. Também há críticas ao paralelo com o CRISPR, com pesquisadores dizendo que a novidade pode estar mais no método de busca por padrões do que em um “novo CRISPR”, além do alerta de que a validação depende de experimentos em laboratório por equipes humanas.
Pesquisadores do MIT desenvolveram um método não invasivo para detectar biomarcadores de senescência celular, estado em que as células param de se dividir, mas não morrem. A abordagem combina microscopia Raman — que identifica a composição bioquímica sem danificar as células — com dados de expressão gênica em resolução de célula única obtidos das mesmas amostras. Com essa integração, o grupo identificou “barcodes” capazes de indicar rapidamente células senescentes.
O trabalho foi realizado em células de camundongos e agora está sendo adaptado para uso em tecido humano. A pesquisa, publicada na Nature Aging, integra a iniciativa do NIH Cellular Senescence Network e busca apoiar diagnósticos e terapias para condições associadas ao acúmulo dessas “células zumbis”, como câncer, degeneração tecidual e doenças inflamatórias.
O AI BioDesign é um projeto científico que combina inteligência artificial e experimentos de laboratório em larga escala para desenhar e testar moléculas e funções biológicas que não existem na natureza, mas que são fisicamente e quimicamente possíveis. A iniciativa busca construir bases de dados, modelos e ferramentas para acelerar o desenvolvimento de medicamentos e tecnologias futuras, com exemplos como fármacos para câncer e doenças neurodegenerativas e enzimas capazes de degradar plástico no oceano.
Liderado pelo Allen Institute, em Seattle, com a Universidade de Washington e o Fred Hutchinson Cancer Center, o programa tem David Baker como um dos principais cientistas — ele compartilhou o Nobel de Química de 2024 por seu trabalho em design computacional de proteínas. Em entrevista, Baker afirma que os riscos de explorar regiões inéditas da biologia incluem interações não intencionais com sistemas vivos e efeitos ambientais inesperados, mas que o design computacional permite avaliar e filtrar riscos antes da síntese em laboratório.
