A Microsoft afirma agora que a inteligência artificial (IA) já não se limita a tarefas criativas ou administrativas. Aliás, está a abrir novas possibilidades para a ciência e para o conhecimento humano sobre o mundo segundo a tecnológica norte-americana.
Cinco áreas em transformação graças à IA da Microsoft
Com efeito, atualmente, os cientistas conseguem decifrar eletrões, criar materiais e até “comunicar” com as árvores. Aliás, muito além das ferramentas de IA generativa estão a acelerar o ritmo das investigações e a revelar insights sobre tudo. Isto desde as células do corpo humano até aos ecossistemas que as sustentam.
Segundo Peter Lee, Ph.D., responsável pela Microsoft Research, “a descoberta científica é uma das aplicações mais importantes da IA”. Lee defende que a capacidade da IA generativa de aprender a linguagem humana é igualada pela sua aptidão para compreender as linguagens da natureza, como moléculas, cristais, genomas e proteínas.
Em primeiro lugar, durante a primeira metade de 2025, a Microsoft publicou diversos artigos científicos em revistas e lançou novas ferramentas e colaborações. Isto em áreas como medicina, energia, biologia e física quântica.
O objetivo, segundo Lee, é acelerar a forma como os cientistas exploram questões complexas e traduzem as suas descobertas em impacto real. Aqui, note-se, através de uma IA poderosa, prática e fiável.
Contudo, afinal, quais são as cinco áreas onde a IA já está a fazer uma diferença tangível e onde é que os próximos avanços podem estar iminentes?
Saúde: Diagnóstico mais rápido e cuidados personalizados
Principiando, a IA está a tornar-se um parceiro essencial nos cuidados de saúde, não apenas ao automatizar tarefas. Isto mas também ao permitir que clínicos e investigadores vejam mais, compreendam mais rapidamente e atuem mais cedo.
Aliás, desde notas clínicas a lâminas de patologia, os modelos multimodais analisam grandes volumes de dados não estruturados. Tudo para identificar padrões que ajudam a detetar doenças e a orientar tratamentos personalizados.
Ora, um exemplo é o PadChest-GR, um conjunto de dados pioneiro com 4.555 radiografias torácicas com resultados identificados com precisão em espanhol e inglês. Desenvolvido pela Universidade de Alicante em colaboração com a Microsoft, este recurso pode ajudar radiologistas a interpretar imagens com maior precisão e a treinar modelos de IA que evoluem em conjunto com os cientistas.
Microsoft AI Diagnostic Orchestrator
Outro exemplo é o Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), que raciocina sobre múltiplas fontes de dados. Esta investigação demonstra como a IA pode contribuir para resolver casos médicos complexos com maior precisão e menor custo.
Nesse sentido, são ferramentas integram uma nova geração de IA aplicada à saúde, incluindo o GigaPath. Algo que analisa lâminas de patologia em grande escala, e um projeto no Quénia que visa prevenir a desnutrição infantil ao identificar comunidades em risco.
Descoberta científica: Da hipótese à inovação em menos tempo
A IA está a acelerar a investigação científica ao analisar dados complexos e simular processos naturais numa escala e velocidade anteriormente impossíveis.
A plataforma Microsoft Discovery, baseada em agentic IA — sistemas capazes de raciocinar, planear e agir com permissão. Ou seja, funciona como um colega de investigação, automatizando tarefas como a formulação de hipóteses, simulações e aperfeiçoamento de experiências.
Esta plataforma reconhece padrões e ligações em grandes conjuntos de dados, permitindo testar ideias de forma mais eficiente. Num exemplo inicial, ajudou investigadores a identificar um novo protótipo de arrefecimento líquido para centros de dados em pouco mais de uma semana. Note-se, um processo que normalmente levaria meses.
IA da Microsoft para a Density Functional Theory
O novo modelo de IA da Microsoft para a Density Functional Theory (DFT) está a resolver um desafio de 60 anos na ciência dos materiais. Isto ao simular com rapidez e precisão o comportamento dos eletrões.
As aplicações vão desde o desenvolvimento de medicamentos a baterias e fertilizantes ecológicos. De igual modo, outras ferramentas, como o BioEmu-1, que ajuda a decifrar estruturas de proteínas.
Temos ainda o MatterGen, que apoia a criação de novos materiais, estão a oferecer aos investigadores meios mais poderosos para inovar.
Ambiente: Compreender e proteger o planeta
A IA está a ser aplicada de forma prática para ajudar os cientistas a compreender melhor os sistemas complexos da Terra e a enfrentar desafios ambientais.
O Aurora, da Microsoft, é um dos primeiros modelos fundacionais de IA treinados com dados das ciências da Terra. Vai além da previsão meteorológica, modelando as interações entre atmosfera, solo e oceanos, o que permite antecipar eventos como ciclones, alterações na qualidade do ar e ondas oceânicas com maior precisão.
Ajudando as comunidades a prepararem-se para desastres ambientais e a adaptarem-se às alterações climáticas.
Outros projetos estão a aplicar a IA a desafios de sustentabilidade de forma inovadora. Investigadores da Microsoft e da Universidade de Washington estão a desenvolver um cimento com baixo teor de carbono, misturando biomassa de algas marinhas para criar um material de construção mais sustentável.
A aplicação Intelligent Garden, da Avanade, “comunica” com árvores urbanas através de sensores que monitorizam dados como humidade, qualidade do ar e padrões de crescimento, traduzindo-os num relatório de saúde abrangente.
Na Tanzânia, a IA está a ser usada para ajudar conservacionistas a monitorizar e proteger girafas em perigo, analisando imagens de drones e identificando os animais pelos seus padrões de manchas.
Computação quântica: Simular o invisível
A computação quântica está a expandir os limites da investigação científica ao permitir simulações do mundo natural que os computadores convencionais não conseguem realizar.
Enquanto os sistemas tradicionais processam informação em bits (uns e zeros), os computadores quânticos utilizam qubits, que podem representar múltiplos valores em simultâneo.
Isso permite explorar várias possibilidades ao mesmo tempo, sendo especialmente útil para modelar sistemas complexos como reações químicas ou o comportamento de materiais.
A Microsoft está a combinar física quântica com IA para impulsionar este tipo de investigação. Uma descoberta recente introduziu os códigos geométricos 4D, um novo método de correção de erros em hardware quântico, tornando-o mais estável, fiável e acessível.
A empresa também está a colaborar com a Atom Computing num sistema que utiliza qubits de átomos neutros, e o seu chip Majorana 1 representa uma arquitetura quântica alternativa para produzir qubits mais fiáveis e escaláveis.
Estas inovações estão a oferecer aos investigadores novas formas de modelar problemas em áreas onde a computação clássica atinge os seus limites, como a saúde, os materiais e o clima.
Energia: Produção e armazenamento mais eficientes
A IA está a desempenhar um papel cada vez mais relevante na forma como a energia é produzida, armazenada e utilizada, tanto ao otimizar sistemas existentes como ao apoiar a criação de novos.
A Microsoft colaborou com a Nissan Motor Corporation no desenvolvimento de um método de machine learning que prevê com precisão o desgaste de baterias de veículos elétricos, reduzindo a necessidade de testes físicos demorados e ajudando a determinar quais as baterias que podem ser recicladas. Esta iniciativa integra os esforços da Nissan para reduzir as emissões de carbono.
A IA também está a acelerar o desenvolvimento da energia de fusão nuclear, uma meta de longo prazo para a produção de energia limpa.
Ao simular processos físicos complexos, os cientistas conseguem testar ideias mais rapidamente e identificar designs promissores de reatores. Assim aproximando esta tecnologia da rede elétrica.
Nos Estados Unidos, a Microsoft está a explorar formas de a IA ajudar a agilizar o licenciamento de projetos nucleares e de fusão, frequentemente atrasados por processos regulatórios.
Por fim, no passo em direção a um armazenamento de energia mais sustentável, a Microsoft utilizou IA para analisar mais de 32 milhões de candidatos. Isto além de descobrir um novo material que poderá reduzir o uso de lítio em baterias até 70%.
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