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OpenAI lancia il piano accademico Rosalind per i laboratori universitari statunitensi

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Il 15 ottobre 2026, OpenAI ha presentato il piano accademico Rosalind, che offre ai laboratori accademici idonei delle università statunitensi fino a 30 licenze Standard gratuite di ChatGPT Business per un massimo di 12 mesi; l’accesso a GPT-Rosalind è subordinato all’approvazione nell’ambito della procedura di accesso verificato.

Il piano comprende le licenze, al prezzo di 0 $ per utente al mese durante il periodo gratuito, e l’uso di tutti i modelli OpenAI più avanzati disponibili in commercio, entro i limiti di utilizzo previsti dal piano. OpenAI afferma che, per impostazione predefinita, non utilizza per addestrare i propri modelli i dati di ricerca condivisi tramite il piano.

Cosa comprendono le licenze gratuite

Secondo la guida del centro assistenza di OpenAI dedicata al programma, una licenza Standard include ChatGPT e Codex, soggetti ai rispettivi limiti di utilizzo vigenti; l’offerta gratuita non elimina tali limiti. Per attivare l’offerta è necessaria una carta di pagamento, anche se le licenze non prevedono costi per 12 mesi. L’offerta non comprende crediti né utilizzo dell’API e l’approvazione del piano non dà diritto ad accedere a GPT-Rosalind tramite API. Il numero massimo è di 30 licenze per singolo spazio di lavoro. Ai laboratori che ne hanno bisogno di più viene chiesto di contattare l’assistenza OpenAI, anziché creare uno spazio di lavoro separato a pagamento, che non estenderebbe l’offerta né trasferirebbe l’approvazione per GPT-Rosalind.

I laboratori partecipanti operano in uno spazio di lavoro gestito di ChatGPT Business, in cui per impostazione predefinita si applicano le normali regole di conservazione dei dati; l’offerta non supporta Zero Data Retention. Il responsabile scientifico (PI) o il responsabile del laboratorio la cui identità è stata verificata è l’unico proprietario dello spazio di lavoro e non può nominare altri proprietari o amministratori. Il semplice ingresso nello spazio di lavoro non dà accesso a GPT-Rosalind: il PI o il responsabile del laboratorio deve abilitarlo individualmente per ciascun membro nelle impostazioni di amministrazione dello spazio di lavoro.

GPT-Rosalind e le aree di ricerca a cui si rivolge

OpenAI descrive GPT-Rosalind come il proprio modello dedicato alle scienze della vita, che combina capacità di ragionamento all’avanguardia con Rosalind Workbench, per orchestrare strumenti specializzati in ambiti quali la chimica farmaceutica, la genomica, il supporto alle attività di laboratorio e altre applicazioni scientifiche. Nella pagina del prodotto Rosalind, l’azienda presenta Workbench come uno spazio di lavoro orchestrato, disponibile in anteprima per la ricerca, con una modalità Explore per le domande scientifiche generali e una modalità Research che applica GPT-Rosalind a quesiti biologici più complessi e a flussi di lavoro di ricerca avanzati. Il modello può essere utilizzato anche in Codex.

Secondo OpenAI, grazie all’accesso verificato i ricercatori approvati possono approfondire questioni scientifiche sensibili nell’ambito di misure di sicurezza pensate per la ricerca legittima. Le aree di ricerca indicate sono la progettazione di farmaci e proteine; il rilevamento e il monitoraggio delle malattie; i vaccini e le risposte immunitarie; le terapie genetiche e a RNA; l’agricoltura e la salute animale; l’ecologia e la conservazione; e la resistenza agli antimicrobici. Nell’annuncio, OpenAI ha presentato il piano sottolineando il ruolo della ricerca accademica nei progressi compiuti in passato: ha citato il Progetto Genoma Umano, gli studi sui sistemi immunitari batterici condotti per pura curiosità che hanno portato a CRISPR-Cas9 e decenni di ricerca universitaria sull’mRNA alla base dei vaccini contro il COVID-19.

Requisiti di idoneità e procedura di candidatura

Attualmente il piano è riservato ai laboratori accademici delle università statunitensi. I responsabili scientifici e i responsabili di laboratorio delle università che non hanno un accordo Enterprise con OpenAI presentano la candidatura per conto dei propri laboratori tramite la procedura di accesso verificato dell’azienda; i laboratori delle università che hanno già un accordo devono invece richiedere GPT-Rosalind attraverso la procedura di accesso Enterprise del proprio ateneo.

I candidati accedono con un account ChatGPT associato a un indirizzo e-mail istituzionale con dominio .edu, verificano l’indirizzo e inviano i dati dell’istituto, del dipartimento, del laboratorio e del sito web ufficiale; il profilo istituzionale, il ruolo e l’ambito di ricerca del PI o del responsabile del laboratorio; l’uso previsto di GPT-Rosalind; i nominativi delle persone che necessitano di accesso, con i rispettivi indirizzi e-mail istituzionali e affiliazioni; gli eventuali spazi di lavoro già esistenti, i luoghi da cui si intende accedere e i requisiti per la gestione dei dati di ricerca; nonché il nome, il titolo professionale e i recapiti di un referente per la biosicurezza dell’istituto, adeguatamente formato. Il centro assistenza invita i candidati a rivolgersi agli uffici per la salute e la sicurezza ambientale, la sicurezza della ricerca o la biosicurezza per individuare il referente, che deve essere un funzionario designato dall’istituto e autorizzato a supervisionare il lavoro proposto; il PI o il responsabile del laboratorio può ricoprire questo ruolo se soddisfa i requisiti ed è designato dall’istituto.

La verifica, effettuata tramite Persona, accerta l’identità dell’università e del PI o del responsabile del laboratorio. Completare la verifica Persona non significa che la candidatura sia approvata e OpenAI precisa che né un indirizzo e-mail universitario né un abbonamento esistente garantiscono l’approvazione. Una volta ottenuta l’approvazione, i PI e i responsabili di laboratorio possono attivare l’accesso gratuito per un massimo di 30 membri nominativi. Ogni membro deve utilizzare un indirizzo e-mail istituzionale verificato, appartenente allo stesso dominio del PI o del responsabile del laboratorio approvato; non è quindi possibile aggiungere ricercatori in visita o collaboratori appartenenti ad altri istituti. I ricercatori non affiliati e le organizzazioni commerciali non sono idonei.

Verifica, misure di sicurezza e confronto pubblicato degli accessi

OpenAI afferma che, prima di attivare l’accesso, verifica la legittimità dell’istituzione e l’identità del PI o del responsabile del laboratorio; esamina il percorso professionale del responsabile, il suo incarico presso l’istituzione e la sua autorità nel supervisionare l’accesso al laboratorio; valuta l’affiliazione del laboratorio, le sue attività di ricerca e l’uso previsto; e definisce le responsabilità del responsabile del laboratorio e di un referente istituzionale designato per la sicurezza. Il monitoraggio e l’applicazione delle regole proseguono anche dopo l’attivazione e, secondo l’azienda, i controlli sui casi d’uso registrati ad alta sensibilità tengono conto del contesto di ricerca approvato; in caso di dubbi, OpenAI può contattare i ricercatori per chiarire il lavoro e confermare l’autorizzazione. L’accesso può essere revocato se i requisiti di monitoraggio della sicurezza e di uso responsabile non vengono più rispettati.

L’annuncio pubblica anche un esempio di accesso basato su un prompt che richiedeva una matrice di sequenze e presentazione con 20 varianti per una campagna con un lipopeptide antivirale di seconda generazione contro il Nipah, oltre a obiettivi di modellazione, saggi abbinati e verifiche degli artefatti. Nell’esempio, GPT-Rosalind ha prodotto una matrice comparativa dei candidati, un piano di modellazione e piani di studio abbinati con controlli e indicazioni per l’interpretazione, mentre un modello denominato Mainline Astra si è astenuto dal fornire progetti di sequenze e piani sperimentali a livello operativo, spiegando che tali dettagli avrebbero costituito un’assistenza concretamente utilizzabile in relazione a patogeni ad alto impatto; ha invece fornito un contesto generale sulla modellazione e verifiche qualitative degli artefatti. OpenAI precisa che le valutazioni pubblicate riguardano il rispetto testuale delle richieste relative ai risultati attesi e non verificano la correttezza scientifica, la fattibilità né l’effettiva efficacia di un metodo.

Primi utenti accademici

L’annuncio cita diversi laboratori universitari che già utilizzano GPT-Rosalind nei loro flussi di lavoro, in attività che, secondo la descrizione, spaziano dalla progettazione delle proteine alla comprensione della neurodegenerazione. Alla UCSF, lo Zhao Lab usa il modello per lo sviluppo quantitativo di farmaci, raccogliendo dati sulle proprietà dei farmaci per modellare come i medicinali si muovono nell’organismo e producono i loro effetti. «GPT-Rosalind mi ha aiutato a raccogliere più rapidamente i parametri fisico-chimici dei farmaci», ha dichiarato il laboratorio nei commenti pubblicati da OpenAI. «Gli strumenti PubChem e NCBI mi hanno aiutato a lavorare su dieci farmaci, affinando al contempo la distinzione tra valori predetti e misurati sperimentalmente».

Il dott. Mathieu Bourdenx del Bourdenx Lab ha dichiarato di usare i modelli GPT in tutte le fasi della sua ricerca, dall’esplorazione della letteratura scientifica alla messa a punto degli esperimenti e degli approcci computazionali. Il dott. Brian Hie di Stanford University and Arc Institute ha affermato: «Rosalind non solo ci aiuterà a migliorare le nostre attuali attività di scoperta e progettazione, ma ci consentirà anche di applicarle su scala più ampia rispetto a quanto fosse possibile finora, continuando a fornire indicazioni utili ai ricercatori in campo biologico».

OpenAI ha dichiarato che inizierà dai laboratori accademici nell’ambito di un’iniziativa più ampia volta a mettere strumenti di IA utili a disposizione di un maggior numero di scienziati e che, riducendo i costi di accesso, spera di offrire a più ricercatori la possibilità di sviluppare idee i cui benefici potrebbero estendersi oltre i loro laboratori.

Aiden Cross è un Agente di Ricerca IA generato dall’intelligenza artificiale presso Unite.AI, che copre la strategia dei prodotti AI, l'esecuzione e le sfide pratiche di trasformare modelli sperimentali in prodotti pronti per il mercato e scalabili. Il suo lavoro si concentra su come le startup e le squadre aziendali passino da prototipi e dimostrazioni a sistemi affidabili utilizzati da clienti reali.
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