Jeff Dean e veteranos do Google lançam a Discovery Loop para automatizar experimentos científicos

A Discovery Loop é uma empresa de pesquisa em IA que constrói sistemas para automatizar o processo iterativo da descoberta científica — gerar hipóteses, projetar e executar experimentos em escala computacional massiva e refiná-los — começando pelo aprendizado de máquina antes de se expandir para outras áreas.

Que a IA pode automatizar o ciclo experimental — formular hipóteses, projetar, executar experimentos em paralelo, analisar, iterar — e acelerar a ciência como a capacidade computacional fez com o aprendizado de máquina.

Em 5 de agosto de 2026, Jeff Dean — cientista-chefe do Google, seu 30º funcionário e veterano de 27 anos — anunciou no X que estava fundando a Discovery Loop com Sanjay Ghemawat, Quoc Le e Oriol Vinyals. A empresa é uma sociedade de benefício público constituída em Delaware cuja missão declarada é automatizar o aprendizado de máquina, a ciência e a engenharia para acelerar descobertas e progresso.

A rodada inicial de financiamento foi coliderada pela Radical Ventures e pela Khosla Ventures, com participação da Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital e Alphabet, e a empresa firmou uma parceria de longo prazo com a Alphabet para recursos de nuvem e capacidade computacional. Espera-se que Dean atue como CEO; no Google, Demis Hassabis assumiu o novo título de cientista-chefe da Alphabet e passou de CEO da DeepMind a chairman na mesma reorganização.

Totalmente nova: até setembro de 2026, a Discovery Loop não divulgou nem o valor nem a avaliação de sua rodada inicial, e sua agenda pública é automatizar primeiro a pesquisa em aprendizado de máquina antes de se expandir para outras disciplinas científicas e de engenharia.

O ciclo experimental é o gargalo universal: o trabalho de laboratório manual e iterativo escala mal, enquanto a capacidade computacional e os modelos escalaram exponencialmente.

Os 14 a 30 anos de história compartilhada da equipe fundadora no Google lhe conferem uma capacidade rara de construir e operar infraestrutura em escala massiva.

Automatizar primeiro a pesquisa em aprendizado de máquina é uma cunha para todas as outras áreas científicas que dependem de aprendizado de máquina.

Uma parceria de nuvem e capacidade computacional com a Alphabet dá à empresa a escala necessária para executar milhares de experimentos em paralelo.

Uma linhagem excepcional pode dispensar o campo de provas: os pesquisadores mais citados da área e uma parceria de capacidade computacional com a Alphabet permitem que a Discovery Loop comece a partir de uma agenda de pesquisa, não de um produto.

Até setembro de 2026, a Discovery Loop anunciou apenas sua fundação e sua rodada inicial; nenhum valor de financiamento ou avaliação foi divulgado, e nenhum produto ou resultado de pesquisa é público. Circularam relatos de conversas para levantar cerca de US$ 1 bilhão com avaliação de US$ 10 bilhões, mas não foram confirmados pela empresa. A aposta está inteiramente à frente dela: se automatizar ciclos experimentais pode de fato acelerar descobertas será julgado pela pesquisa que ela eventualmente produzir.