Google.org hat 17 Organisationen ausgewählt, die im Rahmen der Challenge „Impact Challenge: AI for Science“ insgesamt 36 Millionen Dollar erhalten. Ziel ist es, künstliche Intelligenz zur Beschleunigung von Forschungsarbeiten in den Bereichen Klima, Gesundheit und Grundlagenwissenschaften einzusetzen. Die geförderten Organisationen können an einem sechsmonatigen Accelerator-Programm teilnehmen, in dem die Teilnehmenden technische Beratung, technische Unterstützung und Zugang zur Infrastruktur von Google erhalten.
Die Auswahl erfolgte nach einer offenen Ausschreibung, bei der Bewerbungen aus 30 Ländern eingingen. Die Projekte decken unterschiedliche Bereiche ab – von der Vorhersage von Stürmen und der Entwicklung von Fusionsenergie bis hin zur Entwicklung von Therapien und dem Verständnis genetischer Veränderungen.
Beispiele für Innovationen in Klima und Energie
AfriClimate AI Limited analysiert frühere Wetterindikatoren für gefährliche Sturmsysteme in Afrika. Ziel ist es, die Vorwarnzeit für Sturzfluten von weniger als drei Stunden auf mehr als sechs Stunden zu erhöhen. Das Inria Chile Research Center entwickelt ein multimodales Basismodell für den Ozean, indem es einen digitalen Zwilling der marinen Ökosysteme der Erde erstellt.
Im Energiebereich nutzt das Max Planck Institute for Plasma Physics in Zusammenarbeit mit der TU Eindhoven physikbasierte künstliche Intelligenz, um turbulente Bedingungen in Fusionsreaktoren zu simulieren und die Lücke zwischen Simulation und realer Anwendung zu verkleinern. Die University of Texas at Austin entwickelt außerdem neuronale Netzwerkmodelle, um die Entwicklung kompakter Fusionsreaktoren zu beschleunigen.
Zu den weiteren Projekten gehören die automatisierte Materialentdeckung am Massachusetts Institute of Technology, die Entwicklung interpretierbarer Klimamodelle an der UC San Diego, die Verbesserung von Natrium-Ionen-Batterien an der University of Cambridge sowie der Entwurf von Proteinen mithilfe natürlicher Sprache an der University of Washington für Anwendungen einschließlich des Abbaus von Plastik.
Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsforschung
Das AITHYRA Research Institute strebt in Zusammenarbeit mit der EPFL an, zu verstehen, wie Viren Zellen manipulieren, und eine mithilfe künstlicher Intelligenz entwickelte Proteinbibliothek zur Entdeckung von Therapien für Proteine zu erstellen, die medikamentös nur schwer angreifbar sind. Das Allen Institute arbeitet an der Entwicklung von DNA-Sequenzen, die auf bestimmte Gehirnzelltypen abzielen, die besonders anfällig für neurodegenerative Erkrankungen sind. Modelle, Sequenzen und Ergebnisse sollen dabei offen geteilt werden.
Die weiteren Gesundheitsinitiativen reichen von der Entwicklung einer präzisen chemischen Therapie an der Australian National University über die Untersuchung des Einflusses genetischer Varianten auf die Regulierung des RNA-Spleißens an der National University of Singapore bis hin zur Entdeckung bislang unbekannter Ursachen von Mutationen an der New York University Grossman School of Medicine.
Die University of California, Berkeley entwickelt außerdem Methoden, um aus medizinischen Modellen, die als Blackboxen funktionieren, interpretierbare klinische Biomarker zu gewinnen. Die University of Cape Town erstellt eine Plattform zur Kartierung der genetischen Variation in afrikanischen Genen, die Medikamente verstoffwechseln. Die Liste umfasst außerdem ingenieurwissenschaftliche Modelle zum Vergleich der Herzregeneration an der University of Pittsburgh sowie ein Basismodell für den Entwurf von Peptidmedikamenten an der University of Toronto.
Was verändert sich in der Praxis?
Das Programm kündigt weder ein einzelnes KI-Modell noch ein fertiges Produkt an, sondern lenkt Finanzierung und technische Unterstützung auf spezialisierte Forschungsprojekte, die von einer Ausweitung der Rechenkapazitäten und verbesserten Modellen profitieren könnten. Der unmittelbare Wert der Förderung liegt in der Verbindung wissenschaftlicher Expertise mit technischer Infrastruktur. Die endgültigen Ergebnisse – etwa eine höhere Genauigkeit von Vorhersagen oder der Zugang zu nutzbaren Therapien – hängen weiterhin vom Fortschritt jedes einzelnen Projekts und seiner Fähigkeit ab, von der Forschung zu einer überprüfbaren Anwendung überzugehen.
Die Art der Projekte deutet auf eine zunehmende Nutzung multimodaler Modelle, interpretierbarer künstlicher Intelligenz und Basismodelle in Bereichen hin, die spezialisierte Daten und wissenschaftliche Experimente erfordern. Die Ankündigung nennt jedoch weder die Höhe der Förderung für die einzelnen Organisationen noch Zeitpläne für die Projektergebnisse oder einheitliche Messkriterien für deren Vergleich.