Pesquisadores, desenvolvedores e investidores reunidos na DeSci.Berlin, em junho, discutiram como a blockchain pode ajudar a enfrentar gargalos antigos da ciência. Entre as iniciativas apresentadas estava o OpenLabs, que quer apoiar pesquisadores na formulação de hipóteses com inteligência artificial, submetê-las à avaliação e conectá-las a comunidades dispostas a financiar experimentos.
O que aconteceu: a inteligência artificial já virou ferramenta de laboratório para buscar artigos, organizar dados, escrever códigos, analisar imagens e encontrar relações difíceis de perceber sem apoio computacional. Agora, o foco de parte desse debate migra para outra camada: o uso de blockchain para estruturar financiamento, remuneração de contribuições científicas e gestão de direitos sobre eventuais descobertas.
Por que importa: a chamada DeSci não tenta trocar universidades, revistas acadêmicas ou agências de fomento por votação entre detentores de tokens. A ideia é criar rotas adicionais para pesquisas que esbarram na falta de dinheiro, especialmente nas fases mais arriscadas. Um exemplo citado é o de estudos sobre doenças raras, que podem ter potencial científico e impacto para pacientes, mas ainda assim ficar sem apoio porque há poucos doentes e muita incerteza sobre o retorno.
Nesse modelo, comunidades formadas por pesquisadores, pacientes, familiares e outros interessados podem financiar etapas iniciais do trabalho. Organizações descentralizadas como a VitaDAO já testam essa lógica em áreas como longevidade, saúde e doenças raras. Os repasses podem ser feitos em fases, com novas parcelas liberadas só quando resultados anteriores justificarem a continuidade.
Os chamados contratos inteligentes (programas que executam automaticamente regras previamente definidas) entram justamente aí. Eles não avaliam se uma molécula funciona nem substituem cientistas, comitês de ética ou autoridades sanitárias. O papel da blockchain é registrar regras, movimentar recursos e dar visibilidade sobre as decisões e o uso do dinheiro.
Em números: outro alvo da DeSci é a revisão por pares, etapa em que pesquisadores analisam estudos de outros especialistas antes da publicação. Esse trabalho costuma ser não remunerado. A testa um modelo em que o recompensa revisões consideradas de qualidade. Nesse caso, o token funciona como incentivo para uma atividade especializada, e não como participação em patente, ação ou promessa de retorno financeiro.
