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Google DeepMind ridefinisce la ricerca scientifica grazie all’intelligenza artificiale. Dalla previsione della struttura delle proteine agli incendi boschivi, nuove tecnologie affrontano emergenze globali e migliorano la comprensione di clima, biologia e scienza dei materiali.
L’ intelligenza artificiale (AI) si afferma sempre più come motore di trasformazione per la ricerca scientifica, aprendo la strada a progressi che abbracciano diversi ambiti, dalla biologia molecolare alla climatologia. Durante l’ AI for Science Forum , organizzato da Google DeepMind in collaborazione con la Royal Society , esperti e responsabili politici si sono confrontati su come l’AI possa risolvere le sfide più urgenti del nostro tempo.
Uno dei risultati più significativi è AlphaFold 2 , l’innovativo modello che dal 2022 permette di prevedere la struttura tridimensionale delle proteine in pochi minuti. Questo strumento, reso accessibile attraverso un database pubblico, ha rivoluzionato lo studio della biologia molecolare, accelerando la ricerca su nuovi farmaci e materiali sostenibili. Ulteriori dettagli sono disponibili sul sito ufficiale di Google AI .
Soluzioni per ambiente e neuroscienze
Il potenziale dell’AI si estende anche all’ambiente, con tecnologie come GraphCast , un modello avanzato di previsione meteorologica lanciato nel 2023 da Google DeepMind . Questo sistema fornisce dati più accurati rispetto agli standard attuali, anticipando eventi climatici fino a 10 giorni in anticipo. Parallelamente, il progetto FireSat , sviluppato in collaborazione con il Servizio Forestale degli Stati Uniti, rileva e traccia incendi in soli 20 minuti, consentendo interventi tempestivi per proteggere comunità e risorse naturali.
Un altro settore rivoluzionato è quello delle neuroscienze. Nel 2024, una collaborazione con il Lichtman Lab di Harvard ha prodotto una mappa dettagliata di un segmento del cervello umano, rivelando strutture mai viste prima. Il set di dati, completo di annotazioni generate dall’AI, è ora disponibile al pubblico per accelerare lo studio delle malattie neurologiche.
Chimica quantistica e scienza dei materiali
L’innovazione si spinge ancora oltre con l’uso dell’informatica quantistica per simulazioni chimiche complesse. Grazie alla collaborazione tra Google , l’ UC Berkeley e la Columbia University , i ricercatori hanno dimostrato che il calcolo quantistico può superare i limiti dei metodi tradizionali senza necessità di mitigare gli errori.
Nella scienza dei materiali, il modello GNoME , sviluppato da Google DeepMind , ha già identificato oltre 380.000 materiali stabili a basse temperature. Questa scoperta potrebbe rivoluzionare la produzione di celle solari e batterie, rispondendo alla crescente domanda di tecnologie sostenibili.
