Google celebra dieci anni di ricerca in genomica computazionale con l’introduzione di nuovi strumenti di intelligenza artificiale dedicati alla salute, alla biodiversità e alla creatività digitale. L’azienda presenta DeepSomatic, un modello AI per l’analisi genetica dei tumori, e aggiorna Veo 3.1 e Flow, le sue piattaforme di generazione video, aprendo nuove prospettive in medicina di precisione e produzione audiovisiva. Parallelamente, Google finanzia 56 progetti accademici attraverso i Google Academic Research Awards 2025, sostenendo la ricerca in AI, clima e biotecnologia. Questi progressi rafforzano la posizione dell’azienda nel coniugare scienza dei dati, apprendimento profondo e innovazione etica.
Cosa leggere
Dieci anni di ricerca genomica
Dal 2015 Google applica l’apprendimento profondo alle sfide genomiche con l’obiettivo di rendere l’analisi del DNA più precisa, accessibile e veloce. I primi risultati arrivano nel 2016 con la vittoria al PrecisionFDA Truth Challenge, che segna l’avvio di una decade di innovazioni culminata nel rilascio di DeepVariant nel 2018. Questo strumento, capace di identificare varianti genetiche con altissima accuratezza, diventa una pietra miliare nel sequenziamento umano, supportando anche il progetto Telomere-to-Telomere che completa l’ultima porzione mancante del genoma umano nel 2022.
Nel 2022 Google introduce DeepConsensus, un modello che riduce del 250% gli errori nei dati long-read, permettendo la lettura di sequenze più complesse. L’azienda contribuisce anche al pangenoma umano nel 2023, una rappresentazione genetica più equa e diversificata, costruita su sequenze provenienti da individui di diverse origini etniche.
Nel 2025 debutta DeepPolisher, progettato per migliorare la qualità degli assemblaggi genomici di umani, animali e piante. Parallelamente, strumenti come Enformer (2021) e AlphaMissense (2023) analizzano rispettivamente varianti non codificanti e mutazioni codificanti, mentre AlphaGenome (2025) unifica questi approcci in un’unica piattaforma predittiva.
Le applicazioni non si limitano all’uomo: Google ha sostenuto progetti per il sequenziamento della biodiversità dal 2023, contribuendo alla conservazione di 17 specie in pericolo critico. Le partnership con università e centri di ricerca, come Stanford Medicine e UC Santa Cruz, hanno stabilito record mondiali nell’identificazione di varianti genetiche, con diagnosi effettuate in meno di otto ore.
Con l’introduzione di DeepSomatic, l’azienda porta l’intelligenza artificiale nella medicina oncologica di nuova generazione, democratizzando strumenti che fino a pochi anni fa erano accessibili solo a laboratori altamente specializzati.
DeepSomatic accelera l’analisi del cancro
Il nuovo modello DeepSomatic rappresenta un salto tecnologico nel campo della genomica oncologica. Basato su reti neurali convoluzionali, il sistema distingue varianti ereditarie da varianti somatiche acquisite, le quali sono direttamente responsabili della formazione e progressione dei tumori.
DeepSomatic è stato addestrato su campioni complessi, inclusi quelli di leucemie pediatriche e glioblastomi, ottenendo prestazioni superiori rispetto ai metodi tradizionali nella rilevazione di inserzioni e delezioni, due categorie di mutazioni particolarmente difficili da individuare. Il modello è open-source, con dataset e codice disponibili per la comunità scientifica. Questo approccio aperto consente a ricercatori e medici di tutto il mondo di integrare DeepSomatic nei propri workflow, accelerando diagnosi e sperimentazioni cliniche. Le collaborazioni con Children’s Mercy Hospital e UC Santa Cruz hanno permesso di validare il modello su casi reali di oncologia pediatrica, riducendo significativamente i tempi di analisi. Il valore clinico di DeepSomatic risiede nella sua capacità di identificare mutazioni rare che influenzano la risposta a terapie mirate. Medici e bioinformatici possono così individuare più rapidamente le combinazioni genetiche alla base della crescita tumorale, migliorando l’efficacia dei trattamenti e riducendo gli errori diagnostici. L’apertura del modello rafforza l’ecosistema di ricerca globale, in linea con la missione di Google di democratizzare l’AI scientifica. La compagnia prevede che i risultati di DeepSomatic saranno integrati in futuri strumenti di genomica medica, ampliando la portata della ricerca sul cancro a scala mondiale.
Premi ricerca accademica 2025
Nel 2025 Google rinnova il proprio impegno verso la ricerca accademica con l’ultima edizione dei Google Academic Research Awards, un programma che finanzia 56 progetti guidati da 84 ricercatori provenienti da 12 paesi. Ogni vincitore riceve fino a 91.695 euro per progetti di ricerca che spaziano dall’intelligenza artificiale alla sostenibilità climatica. Il programma, che promuove la collaborazione tra accademia e industria, mira a sostenere studi di alto impatto in settori come AI per la salute, analisi climatica avanzata e computazione etica. I ricercatori vengono affiancati da mentor interni a Google per accelerare l’applicazione pratica dei risultati. Attraverso questo programma, l’azienda rafforza un ecosistema globale in cui la ricerca applicata e l’innovazione responsabile diventano strumenti concreti per il progresso sociale. Le iniziative premiate di quest’anno includono studi sull’uso di modelli generativi per diagnosi precoci, monitoraggio ambientale e ottimizzazione energetica, consolidando il ruolo di Google come partner strategico della comunità scientifica internazionale.
Aggiornamenti Veo 3.1 e Flow
Sul fronte della creatività digitale, Google aggiorna Veo 3.1, il modello di generazione video AI, e potenzia Flow, la piattaforma di filmmaking automatizzato. Veo 3.1 introduce controlli narrativi più raffinati, texture audiovisive realistiche e un’aderenza migliorata ai prompt testuali, elevando gli standard di qualità per la generazione di contenuti sintetici. Il modello ora supporta un audio sincronizzato e coerente, capace di adattarsi al tono visivo delle scene. Funzionalità come Ingredients to Video permettono di combinare più immagini di riferimento per creare narrazioni complesse, mentre Frames to Video genera transizioni fluide tra fotogrammi chiave, ideali per storytelling cinematografico.
La funzione Extend consente di prolungare un video esistente oltre un minuto mantenendo coerenza di movimento e suono, mentre Insert e Remove gestiscono rispettivamente l’aggiunta o la rimozione di elementi nella scena, rigenerando l’illuminazione e lo sfondo in modo naturale. Queste capacità sono già accessibili tramite la Gemini API e la piattaforma Vertex AI, permettendo a sviluppatori ed enterprise di integrare l’intelligenza creativa di Veo nei propri workflow. L’insieme di Veo 3.1 e Flow ha generato oltre 275 milioni di video, con un impatto tangibile sulla produzione digitale e sull’accesso a strumenti di creazione professionale. Grazie a un’integrazione sempre più profonda tra AI e media, Google trasforma il modo in cui i contenuti vengono concepiti, prodotti e distribuiti, rendendo l’intelligenza artificiale un alleato trasversale tra ricerca e arte.
