Un nuovo programma targato Google DeepMind e Google Cloud punta a dare slancio alla ricerca scientifica in Europa, mettendo a disposizione degli studiosi i modelli di intelligenza artificiale più avanzati del colosso americano. L’iniziativa, resa nota da Reuters il 14 ottobre 2026, coinvolgerà fino a 200 ricercatori europei, ai quali spetteranno anche 3 milioni di dollari in crediti per le risorse di calcolo, da destinare allo sviluppo di progetti scientifici complessi.
“L’iniziativa punta a rendere più accessibili strumenti di IA specializzati per accelerare le attività di ricerca in diversi ambiti, dalla biologia alle scienze ambientali”: è questa la finalità dichiarata del programma, che abbassa una barriera spesso decisiva per chi lavora su problemi scientifici dal forte impatto computazionale.
Da AlphaFold 3 a WeatherNext: gli strumenti disponibili
Chi verrà selezionato potrà usare in modo diretto diversi strumenti nati in casa Google DeepMind e Google, ognuno pensato per rispondere a sfide scientifiche specifiche. Il più noto è AlphaFold 3, il modello che si occupa di prevedere le strutture e le interazioni tra molecole. Accanto a lui figura AlphaGenome, orientato all’analisi del DNA e dei meccanismi genomici.
All’elenco si aggiungono WeatherNext, la tecnologia dedicata alle previsioni meteorologiche, e AlphaEvolve, un sistema concepito per sfruttare l’IA nella scoperta e nell’ottimizzazione di soluzioni algoritmiche. Chiude il quadro AlphaEarth Foundations, lo strumento dedicato all’analisi dei dati geospaziali della Terra.
Secondo le indicazioni fornite dalle aziende, la disponibilità di questi modelli potrebbe aiutare gli studiosi a esaminare grandi volumi di dati e ad affrontare problemi che richiedono risorse computazionali importanti. Tra gli esempi citati compaiono la previsione di eventi meteorologici estremi e la mappatura delle strutture molecolari.
Crediti di calcolo, ma molti dettagli restano indefiniti
Oltre all’accesso ai modelli, i 3 milioni di dollari in crediti Google Cloud offrono ai ricercatori la possibilità di condurre esperimenti ed elaborazioni senza dover coprire per intero i costi dell’infrastruttura. Per i progetti che comportano simulazioni complesse o l’analisi di dataset molto estesi, la capacità di calcolo disponibile può incidere direttamente sui tempi di sviluppo.
Rimangono però parecchi punti oscuri: come evidenziato nelle informazioni riportate da Reuters, Google non ha specificato i criteri dettagliati di selezione dei partecipanti, né come verranno distribuiti i crediti tra i ricercatori o quanto durerà il programma.
