Još 2015. godine, vanredni profesor Rafael Gomez-Bombarelli počeo je da eksperimentiše sa neuronskim mrežama u hemiji, u vreme kada su istraživači tek pokušavali da shvate kako da primene duboko učenje na rad sa molekulima. Deset godina kasnije, on tvrdi da smo dostigli drugu prelomnu tačku – jezički modeli, multimodalni AI i simulacije zasnovane na fizici sada se stapaju, nagoveštavajući začetak opšte naučne inteligencije.

Danas Gomez-Bombarelli vodi potpuno kompjuterizovanu laboratoriju na MIT-ovom Odseku za nauku o materijalima i inženjerstvo. On integriše simulacije visokog protoka u generativni AI, omogućavajući timu da pročešlja stotine hiljada proračuna materijala i identifikuje najbolje kandidate za baterije, katalizatore, plastiku i OLED ekrane. Proces funkcioniše ciklično: kvalitetniji podaci iz simulacija izoštravaju AI, dok AI usmerava simulacije ka najobećavajućim delovima hemijskog prostora.

Od ranih eksperimenata do sveobuhvatne platforme

Njegov put počeo je pobedom na olimpijadi iz hemije 2001. godine, nakon čega je usledio doktorat na Univerzitetu u Salamanki i postdoktorske studije u Škotskoj, gde je istraživao kvantnu biologiju. Godine 2014, partnerstvo sa harvardskim hemičarem Alanom Aspuru-Guzikom rezultiralo je nekim od prvih primena generativnog AI-a u hemiji (2016) i neuronskih mreža za dekodiranje molekula (2015).

Suosnivač je startapa za kompjutersku obradu materijala koji se kasnije fokusirao na organske LED diode, da bi se 2021. vratio akademskoj zajednici, privučen kolaborativnom atmosferom na MIT-u. Tokom poslednjih devet godina, njegova grupa je narasla na oko 25 doktoranada i postdoktoranada koji istražuju kako se sastav, struktura i reaktivnost prepliću na atomskom nivou.

Sada njegov najnoviji poduhvat, Lila Sciences, pokušava da kreira platformu za naučnu superinteligenciju koja obuhvata nauke o životu, hemiju i inženjerstvo materijala. Cilj je jedinstveni AI koji razume prirodni jezik, molekularne strukture i recepte za sintezu unutar jednog integrisanog okvira.

Nacionalni zamah: Misija Genesis Ministarstva energetike

Gomez-Bombarelli ističe da čitava istraživačka zajednica drži korak sa promenama. U novembru 2025. godine, Ministarstvo energetike SAD pokrenulo je Misiju Genesis, inicijativu za ubrzanje otkrića, jačanje nacionalne bezbednosti i osiguravanje liderske pozicije SAD u energetici putem simulacija unapređenih AI tehnologijom. Iako se u izveštaju sa MIT-a ne navode budžetske cifre, samo pokretanje projekta signalizira promenu paradigme: AI za simulacije je iz faze nade i eksperimenta prešao u široko prihvaćen naučni pristup.

Zašto je nauka u kojoj je AI na prvom mestu važna

„AI za nauku je na vrhu moje liste uzbudljivih primena veštačke inteligencije“, kaže Gomez-Bombarelli. Dok se AI namenjen širokoj potrošnji često suočava sa debatama o privatnosti ili pristrasnosti, naučni AI ima jasnu misiju: krčenje puta ka boljoj budućnosti. Automatizacija rutinskog modelovanja oslobađa istraživače da tumače podatke i dizajniraju eksperimente, skraćujući za više meseci put od laboratorije do tržišta.

Njegova laboratorija pokazuje kako kompjuterski timovi mogu postati ravnopravni partneri eksperimentalnim grupama, brzo proveravajući hipoteze koje generiše AI. Ta saradnja se već preliva u industriju, pri čemu laboratorija sarađuje kroz MIT-ov program za saradnju sa privredom i niz startapa kako bi uskladila razvoj novih materijala sa realnim potrebama tržišta.

Izazovi na putu ka napretku

Uprkos velikom interesovanju, Gomez-Bombarelli ukazuje na nekoliko ključnih prepreka:

• Skaliranje multimodalnog AI-a zahteva ogromnu procesorsku snagu i visokokvalitetne podatke, ali ti resursi nisu ravnomerno raspoređeni među laboratorijama.
• Regulatorni procesi za materijale i lekove dizajnirane pomoću AI-a su još uvek u ranoj fazi, što bi moglo usporiti komercijalnu primenu.
• Propisi o intelektualnoj svojini još uvek nisu prilagođeni izumima koji potiču od autonomnih AI sistema, što pitanje vlasništva ostavlja nejasnim.

Ove prepreke se nadovezuju na širu diskusiju u stručnoj literaturi koja ističe izazov integracije jezičkih modela sa visokopreciznim fizičkim simulacijama, uz prateće etičke i pravne zaplete u vezi sa naučnim tvrdnjama koje generiše veštačka inteligencija.