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.

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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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