Ciência Aberta no Sirius: o que isso diz sobre a IA

No Brasil, dá pra colocar 16 mil pessoas dentro de um centro de pesquisa e fazer ciência virar programa de família. Foi o que aconteceu no CNPEM, em Campinas, quando o “Ciência Aberta” abriu as portas para o público — com 86 atrações interativas, entrada gratuita e um detalhe simpático: a sugestão de levar 1 kg de alimento não perecível.

Eu gosto desse tipo de evento por um motivo simples: ele derruba uma crença que trava inovação em saúde, biotecnologia e energia. A crença é a de que “pesquisa de verdade” acontece longe de gente comum, em laboratórios inacessíveis, e que o público só entra no assunto quando o produto final já está pronto.

A realidade? Quando você aproxima pessoas e cientistas, você acelera alfabetização científica, melhora a conversa sobre risco e evidência, e cria um terreno fértil para o que a gente precisa em 2026: IA aplicada com confiança — tanto em saúde e biotecnologia quanto em energia e sustentabilidade, que é o fio condutor desta série.

Por que abrir um laboratório muda o jogo da inovação

Abrir um centro como o CNPEM ao público não é “tour”. É estratégia. Ciência acessível aumenta a capacidade do país de adotar tecnologia com menos ruído, porque o cidadão passa a entender como conhecimento é produzido — com dados, protocolos, revisão e limitações.

Em saúde, isso tem impacto direto. A aceitação de novas abordagens (como algoritmos de apoio ao diagnóstico, medicina personalizada, triagem automatizada e análise de imagens) depende de dois fatores:

• Compreensão pública do que a tecnologia faz (e do que não faz).
• Confiança em quem mede, valida e audita resultados.

Eventos como o Ciência Aberta criam exatamente esse “meio de campo”: gente vendo a ciência acontecer, conversando com pesquisadores, entendendo que laboratório não é uma caixa-preta. E isso vale também para energia.

Na prática, a transição energética exige escolhas difíceis: onde investir, como equilibrar custo e emissão, que dados usar para planejar redes e armazenamento. Quando o público entende melhor o método científico, fica mais fácil discutir temas como:

• previsão de demanda energética baseada em dados
• eficiência energética em edifícios e indústrias
• monitoramento ambiental e qualidade do ar
• integração de renováveis com estabilidade da rede

A IA entra aí como uma ferramenta potente — mas só funciona bem quando o ecossistema (sociedade, empresas e governo) entende critérios de qualidade.

O Sirius, em termos simples: um “raio X” para o invisível

O Sirius é o principal equipamento científico do país e funciona como um “raio X superpotente” para investigar materiais em escala atômica e molecular. O CNPEM descreve o processo com números que ajudam a visualizar a engenharia envolvida:

• elétrons acelerados quase à velocidade da luz
• percurso em um anel/túnel de 500 metros
• repetição de volta na ordem de 600 mil vezes por segundo
• feixe extremamente fino, citado como 30 vezes mais fino que um fio de cabelo

Esse nível de detalhe importa porque mostra um ponto-chave: não existe IA boa sem medição boa. Antes do algoritmo, vem o dado. E o dado nasce de instrumentos, protocolos e qualidade experimental.

O que um acelerador tem a ver com biotecnologia?

Tem tudo a ver. Biociências e biotecnologia dependem de entender estrutura e interação — proteína com fármaco, vírus com célula, biomaterial com tecido.

Quando você consegue enxergar o “micro”, você consegue:

• desenhar moléculas com maior chance de funcionar (e menor chance de falhar em fase clínica)
• caracterizar materiais para dispositivos médicos e implantes
• analisar mecanismos de doenças com mais precisão

E aí a IA entra como amplificador: ela ajuda a interpretar volumes enormes de dados, sugerir padrões, detectar anomalias e reduzir tempo de análise.

IA na saúde e na biotecnologia: onde o público costuma se confundir

A popularização de IA em 2024–2025 trouxe ganhos reais, mas também uma confusão comum: achar que IA é “a resposta” e não “o método”. Eu tomo uma posição clara aqui: IA em saúde é útil quando é auditável, validada e integrada ao fluxo clínico. Fora disso, vira risco.

A ponte com eventos de ciência aberta é direta: quando pessoas entendem o que é evidência, elas passam a fazer perguntas melhores sobre IA, por exemplo:

• “Esse modelo foi validado em população brasileira?”
• “Quais taxas de falso positivo e falso negativo?”
• “Quem responde se der errado: hospital, fabricante, equipe?”
• “O dado foi obtido com que padrão e que qualidade?”

Esse tipo de pergunta é o que transforma hype em adoção responsável.

Três aplicações práticas (e realistas) de IA em saúde

1. Triagem e priorização em pronto atendimento (risco clínico e sinais vitais)
2. Análise de imagem (radiologia, patologia digital, dermatoscopia) como apoio — não substituição
3. Descoberta e reposicionamento de fármacos, combinando dados experimentais com modelos de predição

O que todas têm em comum? Precisam de dados confiáveis, governança e integração. Exatamente o tipo de maturidade científica que ambientes como o CNPEM ajudam a cultivar.

E o tema da série: como isso se conecta à IA na energia e sustentabilidade

A melhor forma de conectar Sirius/CNPEM a energia e sustentabilidade é entender que o mesmo raciocínio vale: instrumentação + dados + modelos.

Quando falamos de IA na energia e sustentabilidade, os casos mais fortes seguem a mesma lógica dos laboratórios:

• Medir bem (sensores, satélites, IoT, dados de rede)
• Padronizar e limpar (qualidade, consistência, rastreabilidade)
• Modelar com objetivo claro (prever, otimizar, detectar)
• Fechar o ciclo com decisão (operação, manutenção, planejamento)

Exemplos diretos de IA aplicada à energia (que dependem de “ciência de base”)

• Previsão de demanda energética por hora/bairro/indústria para reduzir desperdício e custo
• Detecção de perdas técnicas e não técnicas em redes de distribuição
• Otimização de consumo em plantas industriais (eficiência energética com metas)
• Monitoramento ambiental para licenciamento e controle (qualidade do ar, água, emissões)

E aqui vai um ponto que muita empresa ignora: sem cultura de ciência e validação, projetos de IA viram planilhas bonitas com pouco impacto.

Como transformar “encantamento com ciência” em decisão (para empresas e instituições)

Se você trabalha com saúde, biotech, energia ou sustentabilidade e quer gerar valor real com IA, o caminho costuma ser menos glamouroso do que parece — e mais eficiente.

Um roteiro prático em 5 passos

1. Escolha um problema com dono

   • Se não existe responsável pelo resultado, o projeto morre na implantação.

2. Mapeie o dado antes do modelo

   • Onde está? Quem coleta? Com que frequência? Qual qualidade?

3. Defina métricas de sucesso operacionais

   • Tempo de análise reduzido, custo evitado, acurácia mínima, taxa de erro aceitável.

4. Valide em ambiente controlado

   • Piloto com amostragem representativa e critérios de parada.

5. Prepare governança e auditoria

   • Versionamento de modelo, logs, explicabilidade quando necessário e monitoramento de deriva.

Esse roteiro serve tanto para um algoritmo que apoia diagnóstico quanto para um modelo que prevê demanda e ajuda a reduzir emissão por despacho mais eficiente.

Uma frase que eu repito internamente: IA não é produto; IA é processo. Processo bom começa com ciência boa.

O que dá pra aprender com o Ciência Aberta (mesmo sem ir ao evento)

O evento do CNPEM aconteceu em Campinas, mas a lição é nacional: quando ciência vira acessível, a adoção de tecnologia fica mais madura. Isso reduz polarização, melhora debate público e acelera parcerias entre universidade, centros nacionais, hospitais e indústria.

E tem um aspecto bem de dezembro de 2025: a gente está fechando o ano com empresas reavaliando projetos “piloto eterno” e buscando retorno concreto em 2026. Meu conselho é pragmático: se você quer IA com impacto em saúde, biotecnologia ou energia, trate como engenharia e ciência — não como tendência.

Se o seu time está planejando iniciativas de IA na saúde e biotecnologia e quer conectar isso à agenda de eficiência energética, sustentabilidade e inovação, dá pra começar agora com um diagnóstico simples: quais decisões críticas vocês tomam hoje “no escuro” por falta de dado e modelo?

A próxima onda de valor não vem de ter IA. Vem de usar IA onde ela reduz incerteza e melhora decisão. E isso, no fundo, é a mesma curiosidade que faz uma criança entrar num laboratório e sair dizendo: “eu entendi como isso funciona”.