Se fino a ieri l’intelligenza artificiale accelerava la ricerca, nel 2025 ha iniziato a ridefinirla. Non si tratta più di elaborare dati più velocemente o simulare esperimenti complessi: i modelli di IA stanno ormai decidendo quali domande porre, quali proteine analizzare, quali materiali testare.
Dai laboratori universitari alle strutture dei grandi gruppi tecnologici, questa trasformazione si è manifestata attraverso cinque scoperte che condividono tutte lo stesso denominatore: infrastrutture di calcolo avanzate e investimenti massicci in capacità computazionale.
I numeri fotografano una trasformazione profonda del panorama della ricerca. Negli Stati Uniti, il settore privato ha investito 109 miliardi di dollari nell’IA nel 2024, mentre il governo federale ha destinato 3,3 miliardi alla ricerca non militare nell’anno fiscale 2025, secondo dati del Center for Strategic and International Studies.
Uno squilibrio che sta ridisegnando gli equilibri tra ricerca accademica tradizionale e laboratori privati, sollevando interrogativi sul futuro accesso alla conoscenza scientifica.
Il dato più eclatante arriva da Mountain View: scienziati affiliati a Google sono stati associati a sei premi Nobel, tre dei quali assegnati solo negli ultimi due anni. Una concentrazione che testimonia investimenti strategici di lungo periodo e che pone nuove questioni sul rapporto tra innovazione scientifica e interessi commerciali.
Google e la conquista della biologia computazionale
Google ha puntato sulla biologia e sta vincendo. Cinque anni fa, DeepMind aveva presentato AlphaFold, un modello capace di predire la struttura tridimensionale delle proteine, una scoperta che è valsa il Nobel per la Chimica.
Quest’anno, l’azienda ha rilasciato AlphaGenome, progettato per elaborare lunghe sequenze di DNA e accelerare la scoperta di nuovi farmaci grazie a progressi tecnici che superano i limiti dei sistemi precedenti.
Parallelamente, la ricerca accademica ha fatto passi avanti importanti nell’uso dell’IA per la diagnosi dell’Alzheimer. Numerose università e istituzioni sanitarie hanno pubblicato studi che dimostrano come i modelli di intelligenza artificiale possano migliorare sia le future terapie sia la rilevazione precoce della malattia.
Un team di ricercatori è riuscito a identificare un gene specifico come causa dell’Alzheimer proprio grazie alla capacità dell’IA di visualizzare strutture proteiche tridimensionali impossibili da analizzare con metodi tradizionali.
Questi progressi confermano un trend: la biologia computazionale sta diventando un campo in cui convergono competenze accademiche, infrastrutture tecnologiche private e capacità di calcolo su larga scala. Un ecosistema complesso che richiede nuove forme di collaborazione e solleva questioni sulla governance della ricerca scientifica.
2025, dalla robotica al meteo
I progressi nella robotica umanoide hanno segnato un altro capitolo importante del 2025. Gli sviluppi nella destrezza e nell’interazione naturale con gli esseri umani stanno rendendo sempre più concreti scenari di assistenza domestica, supporto agli anziani e applicazioni in contesti sanitari.
Le aziende del settore stanno combinando l’intelligenza artificiale generativa con capacità fisiche avanzate, creando sistemi che possono adattarsi a contesti variabili, anche se i robot umanoidi per uso generale restano ancora lontani dalla commercializzazione di massa.
Sul fronte climatico, le previsioni meteorologiche hanno raggiunto livelli di precisione inediti. I ricercatori stanno integrando modelli di IA con simulazioni basate sulla fisica per prevedere eventi estremi molto rari, con tempistiche decisamente ridotte.
Google ha presentato un modello di previsioni capace di generare risultati otto volte più velocemente rispetto alle versioni precedenti, uno strumento rilevante in un’epoca di cambiamento climatico accelerato.
Cemento 2.0
Anche la ricerca sui materiali ha beneficiato dell’intelligenza artificiale. Un team del MIT ha utilizzato il machine learning per identificare alternative sostenibili al cemento tradizionale, responsabile di circa l’8% delle emissioni globali di CO₂.
Analizzando la letteratura scientifica e oltre un milione di campioni di roccia, i ricercatori hanno ristretto rapidamente il campo alle opzioni più promettenti. Un approccio che dimostra come l’IA possa accelerare settori tradizionalmente lenti e costosi, con potenziali ricadute sull’industria delle costruzioni.
Il denominatore comune di queste innovazioni è la disponibilità di infrastrutture computazionali potenti e l’accesso a dataset di dimensioni fino a poco tempo fa inimmaginabili, risorse che sempre più spesso si trovano nei data center dei grandi gruppi tecnologici.
Fonte: Axios
