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Immaginatevi un mondo in cui i tumori «freddi» diventano bersagli visibili per il nostro sistema immunitario e i reattori a fusione generano energia pulita illimitata. Sembra un futuro «perennemente a trent’anni di distanza», vero? Bene, preparatevi… perché l’intelligenza artificiale sta compiendo progressi significativi su entrambi i fronti.

Il modello Gemma di Google scopre una nuova via terapeutica per il cancro

Google DeepMind ha rilasciato una notizia straordinaria questa settimana: il loro modello Cell2Sentence-Scale 27B (basato sulla famiglia Gemma) non solo ha analizzato i dati sul cancro, ma ha anche predetto un approccio completamente nuovo per combatterlo, dimostrando poi di essere corretto in laboratorio.

Ecco la situazione: molti tumori sono «freddi», ovvero invisibili al sistema immunitario del corpo. Per renderli «caldi» (e quindi eliminabili), è necessario forzarli a mostrare segnali che attivano la risposta immunitaria attraverso la presentazione dell’antigene. La sfida? Trovare un farmaco che agisca come amplificatore condizionale – uno che potenzi il segnale immunitario solo quando sono già presenti bassi livelli di interferone.

Il modello di Google ha analizzato oltre 4.000 farmaci in due contesti diversi e ha identificato il silmitasertib (CX-4945), un inibitore della chinasi, come amplificatore condizionale. Il fatto sorprendente? L’inibizione di questa particolare chinasi non era mai stata riportata nella letteratura scientifica per migliorare la presentazione dell’antigene. Si trattava di un’ipotesi genuinamente innovativa.

Quindi l’hanno testata. Nei modelli cellulari neuroendocrini umani – un tipo di cellula che il modello non aveva mai visto durante l’addestramento – la combinazione di silmitasertib più interferone a basso dosaggio ha prodotto circa un aumento del 50% nella presentazione dell’antigene.

OpenAI assume un fisico ed entra nel gioco della scienza

Mentre Google cercava terapie per il cancro, OpenAI ha fatto la sua mossa strategica: ha assunto Alex Lupsasca, un fisico teorico noto per la ricerca sui buchi neri e vincitore del New Horizons Breakthrough Prize in Physics 2024. È il primo scienziato ricercatore di OpenAI nel nuovo team OpenAI for Science.

Il tempismo non è casuale. OpenAI sta scommettendo molto sul fatto che i modelli di frontiera possano affrontare ragionamenti scientifici complessi e a più fasi. Kevin Weil, VP of Science di OpenAI, ha annunciato che stanno costruendo «il prossimo grande strumento scientifico: una piattaforma alimentata dall’IA che aiuta i ricercatori a muoversi più velocemente, testare più idee e accelerare il ritmo della scoperta scientifica».

Hanno già risultati concreti. Solo negli ultimi mesi:

• GPT-5 Pro ha migliorato un limite di ottimizzazione convessa del 50% in soli 17 minuti
• Terence Tao ha usato GPT-5 per risolvere una domanda di MathOverflow sui sequenze LCM – un compito che gli avrebbe richiesto «ore multiple» manualmente
• Scott Aaronson ha pubblicato un paper dove GPT-5-Thinking ha fornito un passaggio tecnico chiave

I laboratori nazionali ottengono modelli di frontiera

La spinta scientifica di OpenAI non è solo postura accademica. Hanno firmato un accordo con i Laboratori Nazionali degli Stati Uniti per distribuire o1 su Venado – un supercomputer NVIDIA a Los Alamos. Traduzione: circa 15.000 scienziati che lavorano in energia, fisica, biologia, scienza dei materiali e cybersicurezza hanno ora accesso ai modelli di ragionamento di frontiera.

Google DeepMind punta tutto sulla fusione nucleare

Google DeepMind ha appena annunciato una partnership con Commonwealth Fusion Systems (CFS), leader globale nella costruzione di SPARC – una macchina tokamak compatta e potente che mira a essere il primo dispositivo di fusione magnetica nella storia a raggiungere l’energia di fusione netta.

La fusione – il processo che alimenta il sole – promette energia pulita e abbondante senza scorie radioattive a lunga durata. Il problema? Mantenere il plasma ionizzato stabile a temperature superiori ai 100 milioni di gradi Celsius è fisica brutalmente complessa.

Dove sta andando tutto questo

Quello che stiamo osservando è l’IA che si sposta da «assistente utile che scrive codice» a «collaboratore attivo che genera ipotesi scientifiche innovative e le convalida». Questo è lo stadio 4 dello sviluppo dell’IA di OpenAI – dove l’IA contribuisce alla scoperta scientifica innovativa.

Se questo funziona – se il ciclo di feedback positivo tra le ipotesi generate dall’IA e la validazione in laboratorio regge – allora gli unici limiti sono la fisica stessa e il calcolo disponibile. La bolla dell’IA non scoppia; si amplifica.