Matteo Manica, matemático: "A IA nos dá superpoderes; cabe a nós escolher como usá-los."

Dizem que a matemática é a serva e a serva de todas as disciplinas. E é verdade. Não há ciência que possa prescindir dela. Uma disciplina maravilhosa, a matemática pode mudar o mundo, mas por si só, sem as outras disciplinas, corre o risco de ser abstrata. Com a inteligência artificial, por exemplo, ela pode ser aplicada a descobertas científicas e problemas industriais. É isso que eu faço.

Matteo Manica é apaixonado por sua disciplina, matemática. Desde que seja aplicada. Ele é pesquisador sênior na IBM Research em Zurique, uma joia escondida no coração da Europa, onde trabalham vencedores do Prêmio Nobel e do Prêmio Turing. nascem as tecnologias mais avançadas, da inteligência artificial à computação quântica.

Manica cria modelos de IA para melhorar processos industriais, desde a geração de novos materiais mais sustentáveis ​​até a modelagem de novas formulações químicas.

Ele estudou engenharia matemática na Universidade Politécnica de Milão e, desde o início, optou por trabalhar na área onde a teoria encontra a aplicação. "A matemática é uma condição necessária. Ela mantém todas as disciplinas unidas, mas por si só não é suficiente. Precisamos de outras ferramentas, outras linguagens para dar sentido a ela."

Na IBM Research em Zurique, em 2020, Manica e a equipe com a qual trabalha criaram algo inédito: um laboratório químico totalmente controlado por inteligência artificial. Eles treinaram modelos de linguagem natural — como ChatGPT, Claude, Granite e outros — com milhões de patentes de química orgânica, construindo um sistema capaz de criar novas moléculas de forma autônoma.

Funciona assim: você desenha uma molécula em uma tela, e modelos de linguagem especializados lhe dizem como construí-la, quais reagentes usar e quais etapas seguir. Em seguida, o procedimento é transferido para um robô. E esse robô o executa. Sem fórmulas escritas à mão, sem equações. Apenas um modelo que consegue ler e escrever a linguagem da química. Tratamos moléculas como sequências. É como se o modelo estivesse traduzindo uma frase de uma língua para outra: do produto final para os ingredientes iniciais.

Hoje, a Manica cria modelos para a produção de produtos mais sustentáveis. "Colaboramos e continuamos a trabalhar com grandes empresas para desenvolver tecnologias que apoiam a criação de materiais e processos mais sustentáveis: embalagens de alimentos, formulações químicas e modelagem do ciclo de vida de baterias para melhorar a durabilidade e a eficiência.

Aos 37 anos, natural de Novara, estudou ciências no ensino médio e depois decidiu que curso seguiria. "Eu estava dividido entre filosofia, matemática e medicina, porque meus pais são médicos, e foi por isso que fiz a prova. Depois, graças ao conselho de um professor, escolhi engenharia matemática na Universidade Politécnica de Milão." Ele passou três anos em uma spinoff, fazendo simulações numéricas de sistemas. "Trabalhei em modelos para vulcanologia, modelos para processos de impressão e modelos para fluxo sanguíneo em artérias." Depois, voltou a estudar. Obteve um doutorado na ETH Zurique, com patrocínio da IBM. "Fiz coisas semelhantes ao que faço hoje, mas mais aplicadas à biologia ou biologia computacional." Lá, começou a usar modelos estatísticos e de aprendizado de máquina, projetados para contextos com uso intensivo de dados. Pegamos esses modelos, que normalmente encontram aplicações em áreas onde há muitos dados facilmente disponíveis, e tentamos aplicá-los a contextos, como os biológicos, onde não há dados prontos para uso nas fases iniciais. O impacto é incrível: eles podem descrever sistemas muito complexos sem necessariamente ter que impor regras ou equações.

Para um matemático como ele, acostumado a construir modelos a partir de fórmulas, foi um ponto de virada. "Tendo estudado matemática, sempre criei modelos a partir de equações." Mas foi aí que sua perspectiva começou a mudar. "Passamos da abordagem tradicional, quase newtoniana, da ciência para uma abordagem mais orientada por dados."

Ele usa um exemplo simples para explicar: "A queda de um objeto pesado. Você o vê cair e, em certo momento, diz: parece que há uma constante, que é a aceleração, e isso depende da massa. Então, você cria seu próprio pequeno sistema que diz: a força aplicada deve ser uma constante, g, multiplicada por uma variável: a massa."

Enquanto o sistema for simples, ele funciona. Mas assim que a complexidade aumenta, o paradigma muda e não é possível modelar tudo.

Daí a mudança: "Passamos de uma abordagem determinística, em que você assume que sabe tudo, para um sistema em que você suspende o julgamento e diz: não sei exatamente quantas variáveis ​​existem, quero que os dados falem comigo".

A maioria dos projetos é conduzida com uma abordagem de código aberto, que é o que a IBM acredita, pois o desenvolvimento colaborativo dentro da comunidade de código aberto produz os melhores resultados. "Fazemos algo muito semelhante ao que pode acontecer em um ambiente universitário."

Um lugar maravilhoso para cientistas.

A primeira coisa que o torna especial é a sua localização, pois estamos perto da ETH Zurique, que considero uma das melhores universidades da Europa. Além disso, temos a oportunidade de interagir com outras instituições acadêmicas de alto nível. E há uma comunidade de pesquisa extremamente vibrante, com colaborações com empresas como Microsoft, Apple, Google, Nvidia, Anthropic e OpenAI.

E, mais uma vez: é uma instituição histórica. Foi o primeiro laboratório que a IBM abriu fora dos Estados Unidos, em 1956, e ao entrar no Think Lab, respira-se um ar repleto de excelência. É possível encontrar especialistas em IA, criptografia, física, computação quântica e simulações moleculares. Alguns ganhadores do Prêmio Nobel trabalharam aqui. Você vai ao refeitório e conhece mais de 300 cientistas com quem pode trocar ideias, e dessa interação contínua podem surgir projetos capazes de mudar as regras do jogo.

Matteo Manica vê seu futuro aqui.

Espero encontrar novas aplicações da matemática em contextos que realmente tenham impacto. A transição para indústrias mais sustentáveis, por exemplo, é um dos desafios mais importantes. Estou pensando em bens de consumo, os materiais que usamos todos os dias: se você conseguir otimizar ao menos um processo de produção, o impacto no meio ambiente será enorme. Essas são mudanças invisíveis, porém profundas. Elas podem não virar manchetes como um novo medicamento, mas podem melhorar o mundo em que vivemos. Elas fazem isso silenciosamente, para todos.

Cientista e músico, Manica afirma que a matemática também desempenha um papel em sua paixão pela música. "Passei muito tempo tocando; ainda toco baixo elétrico e contrabaixo em um nível razoável. Mas também toquei flauta transversal e saxofone alto. E a música tem muita matemática por trás: a corda vibrante, as equações que descrevem a afinação, a evolução da harmonia, os dodecafonismos de Schoenberg." É sempre a matemática que desperta a curiosidade.

"Despertou meu interesse pelas coisas. E se a matemática é a serva e a serva de todas as ciências, o baixo desempenha o mesmo papel na música: sem ele, nada funciona e, por si só, não significa nada."

O que você aprendeu na sua carreira que pode ser útil para todos nós? "A maior lição é que matemática não é difícil. Talvez precisemos apenas repensar como a ensinamos. Não tenho uma receita, mas sei que é muito mais fácil do que parece. Você só precisa não ter medo. É preciso paciência. É preciso prática, como tudo. Não há nada de especial no que eu fiz. Você comete muitos erros, mas se persistir, se não deixar a complexidade te paralisar, um passo de cada vez você pode chegar a qualquer lugar."

Mesmo entrar em um instituto de pesquisa como o IBM Research não é difícil para Manica. "Honras, prêmios ou o que está no currículo não importam. Quando contratamos alguém, tudo isso é completamente secundário. Sentamos em frente a um quadro branco ou a uma tela, escrevemos um problema e tentamos resolvê-lo juntos. É aí que você entende como uma pessoa pensa."

A inteligência artificial mudará a forma como fazemos ciência? Ela nos levará a escrever um artigo científico e fazer uma descoberta? "Sim, mudará a forma como fazemos ciência. Muitas coisas hoje já foram descobertas ou sugeridas pelos próprios modelos. Mas precisamos definir o que significa descobrir. Não estou ansioso por isso. Talvez a IA escreva um artigo científico de 10 páginas e o faça melhor do que nós, mas sem nossos três pontos descrevendo uma ideia, ela não pode fazer nada. Terá um enorme impacto em muitas áreas da indústria e da sociedade. Precisamos usá-la corretamente. Na IBM, usamos modelos dimensionados para um problema específico; eles não são excessivamente caros nem consomem muita energia, e são especializados. A maioria deles pode ser usada praticamente no seu computador. A IA nos dará superpoderes, pesquisadores. Seremos como pesquisadores aumentados..." E talvez, no silêncio dos laboratórios, comecemos a nos fazer novas perguntas.