Cientistas em início de carreira
A conquista de uma posição formal como professor ou pesquisador consiste, para nós, num dos momentos-chave na trajetória de um cientista. Tal conquista vem com os desafios de construção ou consolidação de suas linhas de pesquisa desvinculadas de seus orientadores, passando pela estruturação de seu grupo de pesquisa e a garantia de infraestrutura necessária (espaço físico, insumos, entre outros) para o desenvolvimento de seus projetos. Os recursos financeiros são fundamentais para responder a esses desafios, e nem sempre é fácil obter os primeiros aportes independentes por meio das linhas regulares de fomento à ciência. Por tal razão, o objetivo da presente chamada é apoiar o desenvolvimento da carreira de jovens cientistas nesse momento crucial na vida de quem faz pesquisa.
Grandes contribuições à ciência
O Serrapilheira tem como missão financiar cientistas que, em busca de excelência em suas pesquisas, fazem perguntas fundamentais, com o risco e o sonho de oferecer grandes contribuições às suas áreas de atuação.
As grandes contribuições à ciência são favorecidas quando o cientista dispõe de infraestrutura, tempo e autonomia para desenvolver seus projetos, além de um ambiente rico de ideias. Assim, ao acreditar na capacidade inventiva dos cientistas, o Serrapilheira oferece recursos financeiros de longo prazo e flexibilidade de uso. O instituto também reconhece que a pluralidade de pontos de vista enriquece a ciência, favorecendo um cenário propício ao surgimento de grandes contribuições.
Grandes perguntas
Grandes perguntas são aquelas que questionam o conhecimento científico, abrem novas perspectivas de avanço ou aprofundam o conhecimento de uma área científica. Projetos dessa natureza dizem respeito às questões “o quê”, “quando”, “por quê” e “como”, e não àquelas utilitárias (“para que serve”).
Áreas apoiadas nesta chamada
Ciências naturais (ciências da vida, física, química, geociências)
Matemática
Ciência da computação
Projetos não passíveis de apoio
Não serão apoiados projetos que sejam uma clara repetição de projetos anteriores. É necessário haver uma contribuição nova.
Propostas voltadas exclusivamente à ciência aplicada, com perguntas utilitárias e sem foco na produção de conhecimento, não são o escopo da chamada.
Não serão contemplados projetos voltados exclusivamente a testes clínicos, estudos de saúde pública, desenvolvimento de biomarcadores ou de processos e produtos agrícolas ou industriais.
Projetos passíveis de apoio e dimensões do risco científico
O Serrapilheira busca financiar projetos de pesquisa de alto risco e alto impacto: aqueles que miram em responder grandes questões e têm a chance de fazer contribuições significativas para suas áreas de pesquisa. Procuramos projetos que questionem o conhecimento científico atual, abram novas perspectivas de avanço ou aprofundem o entendimento em seus respectivos campos de pesquisa.
Entendemos que projetos desse tipo tendem a apresentar uma ou mais características que evidenciam seu grau de risco: são não convencionais em suas hipóteses ou abordagens, exploram nichos pouco estudados, são interdisciplinares ou propõem modelos teóricos abrangentes.
Para ajudar quem se candidata a identificar tais elementos em seus próprios projetos ou a construir novos projetos que os incorporem, explicamos essas características a seguir, juntamente com uma lista de exemplos históricos e recentes de diversas áreas.
Entendemos que projetos de alto risco podem apresentar mais de um desses elementos, e que o elemento predominante não será necessariamente o mesmo em diferentes etapas da pesquisa. Ainda assim, ao elaborar sua proposta, você deve destacar os elementos que são mais predominantes no seu projeto de pesquisa hoje.
1 – Projetos focados em hipóteses
Projetos que testam hipóteses ou conjecturas ousadas e não convencionais, que podem muito bem estar erradas mas que, se corretas, provocariam uma profunda reformulação do campo. Testes de hipóteses “seguras” – em que as evidências ou exemplos prévios já apontam fortemente para sua veracidade – ou estudos incrementais – desenhados apenas para estender o que já é amplamente aceito – não estão no escopo desta chamada.
Risco: a maioria das pessoas apostaria que a hipótese está errada, e pode de fato estar, ou pode ser descartada como uma ideia “excêntrica”.
Recompensa: se a hipótese estiver certa, muda o que os livros-texto dizem sobre o tema.
Requisito: você percebe evidências de problemas no paradigma estabelecido, inconsistências que ainda não receberam a devida atenção, e elaborou um plano para submetê-las a um teste rigoroso.
Possibilidades
Hipótese não convencional: rompe com pressupostos dominantes e propõe mecanismos surpreendentes. Exemplos históricos: teoria endossimbiótica para a origem das mitocôndrias; estrutura em anel do benzeno inspirada no sonho de Kekulé; matéria escura como massa invisível explicando a rotação das galáxias; a ideia de que o “DNA lixo” tem função; viabilidade da computação quântica (Feynman e Deutsch); hipótese de que o envelhecimento não é aleatório, mas geneticamente regulado; hipótese Darwin-Wallace da origem das espécies por seleção natural.
Contestação: testa diretamente uma afirmação bem estabelecida, buscando falseá-la e oferecer uma alternativa a uma compreensão ou teorema vigente. Exemplos históricos: proposta da deriva continental de Wegener; descoberta de que úlceras são causadas por Helicobacter pylori e não por estresse; refutação da conjectura de Euler sobre somas de potências iguais; famosa demonstração de Pasteur contra a hipótese da geração espontânea.
2 – Projetos focados em abordagens
Projetos que desenvolvem novos métodos, instrumentos ou ferramentas que podem falhar completamente, mas que, se bem-sucedidos, abrem novas classes de problemas, mudam o que conta como evidência e até quais perguntas podem ser feitas. Aplicações de métodos “seguros” – ou seja, bem estabelecidos, com histórico de sucesso em problemas semelhantes – ou atividades de padronização, melhorias incrementais, otimizações ou refinamentos de métodos existentes não estão no escopo desta chamada.
Risco: a ferramenta/abordagem pode não funcionar ou pode não ser adotada.
Recompensa: se funcionar bem, possibilita pesquisas subsequentes baseadas na nova ferramenta/abordagem.
Requisitos: você tem tanto o conhecimento do campo científico quanto domina as habilidades técnicas necessárias para construir a ferramenta/implementar a abordagem, uma combinação que falta a outros que estudam esse problema.
Possibilidades
Novo método ou instrumento: técnica estatística, ensaio, sensor, algoritmo, modelo. Exemplos históricos: desenvolvimento do método de edição genômica CRISPR-Cas9; prova de conceito do laser como nova ferramenta experimental; desenvolvimento das máquinas de ressonância magnética; proposta do algoritmo de Cadeias de Markov Monte Carlo; desenvolvimento de algoritmos de retropropagação para redes neurais.
Sensoriamento de ponta: construção de instrumentos para capturar o que antes era invisível ou impossível de medir. Exemplos históricos: desenvolvimento e primeiros usos de sismógrafos por Mohorovičić, revelando a estrutura interna da Terra; desenvolvimento do sequenciamento de RNA de célula única; desenvolvimento do interferômetro LIGO para detectar ondas gravitacionais; invenção dos telescópios e microscópios.
Reaproveitamento: uso de uma ferramenta existente de maneira radicalmente diferente. Exemplos históricos: uso da ressonância magnética nuclear, desenvolvida para a física, na resolução de estruturas biomoleculares; GPUs originalmente para gráficos reaproveitadas para deep learning; pinças ópticas em biologia.
Abordagem não convencional: desenvolvimento ou uso de uma abordagem criativa em um problema conhecido e não resolvido, no qual ela ainda não foi tentada. Exemplos históricos: Andrew Wiles provando o Último Teorema de Fermat usando curvas elípticas e formas modulares; reformulação da mecânica quântica por Feynman com integrais de caminho; abordagens originais para provar a hipótese de Riemann ou P ≠ NP; uso de pequenos RNAs para silenciar genes em vez de modificar diretamente o DNA; controle de neurônios com proteínas sensíveis à luz de algas em vez da estimulação elétrica tradicional; tentativa inicial do método shotgun para sequenciar genomas; Green & Tao demonstrando que os números primos contêm progressões aritméticas arbitrariamente longas ao adaptar métodos inspirados na teoria ergódica; June Huh resolvendo problemas de longa data em combinatória ao importar técnicas da teoria de Hodge da geometria algébrica; proteínas fluorescentes de águas-vivas usadas como marcadores moleculares.
3 – Projetos de interface ou interdisciplinares
Projetos que buscam estudar fenômenos que se situam na interface entre disciplinas ou subcampos, de maneiras que criam dificuldades e incompatibilidades, mas que podem abrir novos espaços compartilhados de pesquisa ou até mesmo áreas inteiramente novas. Esses projetos costumam ter um forte elemento colaborativo. Colaborações superficiais, meramente simbólicas, ou aplicações diretas de técnicas já bem estabelecidas de uma área em outra não estão no escopo desta chamada.
Risco: incompatibilidade de linguagens, métodos, incentivos ou objetivos.
Recompensa: alinhamento produtivo que abre novas classes de problemas ou até novos campos.
Requisitos: juntos, você e seus colaboradores “falam as duas línguas”, cada membro tem expertise em sua própria área e está disposto a atravessar um limite que outros não atravessariam ou ainda não atravessaram.
Possibilidades
Migração de métodos: trazer técnicas de uma área para outra. Exemplos históricos: primeiras aplicações da cristalografia de raios X para determinar estruturas moleculares; primeiros usos da teoria das categorias aplicados à semântica de linguagens de programação; primeira adaptação de redes neurais profundas (visão computacional) para prever o enovelamento de proteínas (AlphaFold); primeiros usos da teoria dos jogos para modelar a evolução do comportamento animal; o início da bioinformática como migração de métodos da ciência da computação para responder questões biológicas.
Fenômenos de interface: projetos sobre áreas cinzentas — nos limites entre campos ou que não se encaixam em categorias atuais — e que por isso são pouco estudados. Exemplos históricos: supercondutividade (nem condutor, nem isolante); príons (na fronteira entre vida/não vida); quasicristais (desafiando a dicotomia de estrutura cristalina/amorfa); desenvolvimento de mini-órgãos em laboratório a partir de células-tronco (nem organismos completos, nem apenas cultura de tecidos); fenômenos dentro de ciência dos sistemas terrestres (não apenas aspectos biológicos, nem apenas físicos, nem apenas sociais).
4 – Projetos exploratórios
Projetos que investigam ou buscam mapear fenômenos ou espaços de dados negligenciados, para os quais há poucas informações coletadas e nos quais é genuinamente incerto se algo de interesse será encontrado, e cujo impacto potencial é difícil de avaliar neste momento. Levantamentos rotineiros ou extensões previsíveis de domínios já bem mapeados não estão no escopo desta chamada.
Risco: possibilidade de que nada de interesse seja encontrado.
Recompensa: chance de abrir um novo território de investigação para uma área.
Requisitos: você tem acesso especial ou interesse particular nesse nicho e acredita que exista um potencial negligenciado.
Possibilidades
Exploração de nicho negligenciado: organismos, regiões, materiais, espaços de parâmetros ou classes de problemas ainda inexplorados. Exemplos históricos: descoberta de Archaea extremófilas em fontes hidrotermais; mapeamento de lagos subglaciais sob a Antártida; classificação dos grupos simples finitos (“enormous theorem”); mapeamento de sítios arqueológicos com radar; fluxos pouco estudados (turbulência em superfluidos, fluxos granulares, dinâmica de magma).
Descoberta orientada por dados: análise de dados de técnicas de high-throughput, busca de padrões/correlações em grandes conjuntos de dados, mineração de dados. Exemplos históricos: bibliotecas de química combinatória examinando milhões de compostos; aprendizado não supervisionado em sequências de proteínas (AlphaFold); construção de novos conjuntos de dados de ômicas para sistemas/populações/ecossistemas pouco estudados.
5 – Projetos de síntese teórica
Projetos que buscam integrar resultados dispersos por meio da formalização de intuições ou da proposição de frameworks/teorias unificadoras que, se bem-sucedidos, poderiam estabelecer novas bases conceituais para um campo. Meras compilações, revisões descritivas ou catálogos de conhecimento existente sem nova integração teórica ou formalização não estão no escopo desta chamada.
Risco: a tentativa de unificação pode falhar, manter muitas exceções e casos especiais ou produzir apenas generalizações fracas que não são úteis.
Recompensa: clareza conceitual e um novo framework ou teoria que pode servir de fundamento para trabalhos futuros.
Requisitos: você tem habilidades de modelagem/formalização e/ou o repertório de perspectivas necessárias para integrar resultados dispersos em uma síntese coerente.
Possibilidades
Integração: reunir resultados dispersos em um quadro ou teoria unificada ou buscar regularidades profundas entre sistemas. Exemplos históricos: Síntese Moderna unificando genética e evolução darwiniana; Darwin reunindo evidências de biogeografia, botânica, criação de animais e embriologia na teoria da seleção natural; tectônica de placas unificando terremotos, vulcões e formação de montanhas; força eletrofraca unificando eletromagnetismo e força fraca; Programa de Langlands/conjecturas; teoria de Landau para transições de fase; lei de Kleiber para a escala metabólica em função da massa corporal; lei de Gutenberg–Richter para distribuições de magnitude de terremotos; redes sem escala de Barabási-Albert.
Formalização: transformar um domínio intuitivo em algo matematicamente ou computacionalmente rigoroso. Exemplos históricos históricos: teoria dos conjuntos formalizando os fundamentos da matemática; máquinas de Turing/cálculo lambda formalizando a computação; mecânica quântica formalizando a ligação atômica; morfogênese química modelada como equações diferenciais por Turing; proposta do uso de equações diferenciais para estudar dinâmica populacional; genética de populações expressa com probabilidades na Síntese Moderna; desenvolvimento das equações de cinética enzimática (Michaelis-Menten); desenvolvimento de modelos compartimentais em epidemiologia; neurônios modelados como unidades computacionais artificiais.
6 – Outros
Se você acredita que o seu projeto não contém nenhum dos elementos listados acima, mas ainda assim é original, fora da caixa, de alto risco e alto impacto, e aborda questões científicas fundamentais em sua disciplina, o seu projeto continua sendo bem-vindo.
Note que o Serrapilheira busca projetos com potencial de transformar o campo como um todo. Sua proposta não estará dentro do escopo desta chamada se for incremental; mera repetição de pesquisas anteriores; aplicada, utilitária ou exclusivamente sobre qualquer um dos seguintes temas: realização de ensaios clínicos ou estudos de saúde pública, desenvolvimento de biomarcadores, testes diagnósticos ou desenvolvimento/otimização de processos industriais ou agrícolas.
Publicações
Para nós, publicações são artigos em periódicos. Contemplando a diversidade de produção bibliográfica das várias áreas de pesquisa, outros formatos podem ser excepcionalmente considerados, a depender das particularidades de cada área (por exemplo, artigos de conferências ou preprints em matemática, física e ciência da computação).