Episode 181

Hugo Penedones: A revolução da IA na Ciência (e a incrível história de um Prémio Nobel)

March 5, 20251h 38m

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Hugo Penedones é licenciado em Engenharia Informática e Computação pela Universidade do Porto e é cofundador e atualmente CTO da Inductiva.AI, uma empresa de Inteligência Artificial para a ciência e engenharia. Anteriormente, passou pela Google DeepMind, onde foi membro fundador do projeto AlphaFold, um algoritmo de previsão de estruturas de proteínas que viria a revolucionar a ciência nesta área a levar a atribuição do Prémio Nobel de Química de 2024 a Demis Hassabis e John M. Jumper (David Baker foi o 3º laureado com o Nobel). Ao longo da sua carreira, trabalhou em diversas áreas, incluindo visão por computador, pesquisa web, bioinformática e aprendizagem por reforço em instituições de investigação como o Idiap e a EPFL na Suíça.

_______________

Índice:

(0:00) Início

(3:30) PUB

(3:54) IA aplicada à Ciência | Projecto Alphafold (Google Deepmind) | Paper em que o convidado foi co-autor

(14:01) Alphafold vs LLMs (ex: ChatGPT) | AlphaGo

(22:20) Como num hackathon com o Hugo e dois colegas começou o Alphafold | Demis Hassabis (CEO da Deepmind)

(28:31) Outras aplicações de AI na ciência: fusão nuclear, previsão do tempo

(41:14) IA na engenharia de materiais: descoberta de novos materiais e o potencial dos supercondutores

(46:35) IA cientista: Poderá a IA formular hipóteses científicas no futuro? | Matemática | P vs NP

(57:10 ) Modelos de machine learning são caixas negras?

(1:03:12) Inductiva, a startup do convidado dedicada a simulações numéricas com machine learning

(1:13:47) A promessa da computação quântica

Cortar de 1:14:44 a 1:16:38 (assegura pf que fica silêncio no final, antes de eu fazer a pergunta seguinte, que muda de tema)

(1:16:03) Desafios da qualidade dos dados na ciência com IA | Será possível simularmos uma célula?

(1:24:44) Que progressos podemos esperar da IA na ciência nos próximos 10 anos? | Alphacell

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Esta conversa foi editada por: João Ribeiro

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Topics

Hugo Penedones é licenciado em Engenharia Informática e Computação pela Universidade do Porto e é cofundador e atualmente CTO da Inductiva.AIuma empresa de Inteligência Artificial para a ciência e engenharia. Anteriormentepassou pela Google DeepMindonde foi membro fundador do projeto AlphaFoldum algoritmo de previsão de estruturas de proteínas que viria a revolucionar a ciência nesta área a levar a atribuição do Prémio Nobel de Química de 2024 a Demis Hassabis e John M. Jumper (David Baker foi o 3º laureado com o Nobel). Ao longo da sua carreiratrabalhou em diversas áreasincluindo visão por computadorpesquisa webbioinformática e aprendizagem por reforço em instituições de investigação como o Idiap e a EPFL na Suíça. _______________ Índice: (0:00) Início (3:30) PUB (3:54) IA aplicada à Ciência | Projecto Alphafold (Google Deepmind) | Paper em que o convidado foi co-autor (14:01) Alphafold vs LLMs (ex: ChatGPT) | AlphaGo (22:20) Como num hackathon com o Hugo e dois colegas começou o Alphafold | Demis Hassabis (CEO da Deepmind) (28:31) Outras aplicações de AI na ciência: fusão nuclearprevisão do tempo (41:14) IA na engenharia de materiais: descoberta de novos materiais e o potencial dos supercondutores (46:35) IA cientista: Poderá a IA formular hipóteses científicas no futuro? | Matemática | P vs NP (57:10 ) Modelos de machine learning são caixas negras? (1:03:12) Inductivaa startup do convidado dedicada a simulações numéricas com machine learning (1:13:47) A promessa da computação quântica Cortar de 1:14:44 a 1:16:38 (assegura pf que fica silêncio no finalantes de eu fazer a pergunta seguinteque muda de tema) (1:16:03) Desafios da qualidade dos dados na ciência com IA | Será possível simularmos uma célula? (1:24:44) Que progressos podemos esperar da IA na ciência nos próximos 10 anos? | Alphacellinteligencia artificial45 grausjose maria pimentelpodcastexpressocienciatecnologiahugo penedonesinteligência artificialdescoberta científicadeep learningJosé Maria PimentelHugo PenedonoAlphaFoldestruturas de proteínassequências de aminoácidosEducativa AIGoogle DeepMindmodelos de machine learningbiologiafísicameteorologiaengenharia de materiaisprevisão de fármacossimulações numéricasdados experimentaiscomputação quânticasimulação de moléculasdesign de novos materiaisautomação de processoscriatividade na ciênciamodelos multimodaisgrounding problemdigitalização da biologiapesquisa científicainovação tecnológicaprevisão do tempointeração entre biomoléculassupercondutoresfusão nuclearalgoritmos de IAmodelagem de célulasexperimentos laboratoriais automatizadostriagem de fármacosanálise de dadossimulações complexasotimização de processospropriedades geométricascolaboração científica.

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