Sytten organisasjoner sikrer seg 36 millioner dollar gjennom Google.org-utfordringen

Google.org kunngjorde 14. oktober 2026 at 17 organisasjoner vil motta til sammen 36 millioner dollar i støtte gjennom Google.org Impact Challenge: AI for Science, et åpent program som støtter prosjekter der kunstig intelligens brukes i vitenskapelig forskning.

Kunngjøringen var skrevet av Maggie Johnson, global leder og visepresident i Google.org. Innlegget forteller at utfordringen fikk søknader fra 30 land, innen fagområder som klima, helse og grunnforskning. Johnson satte tildelingene i sammenheng med det hun beskrev som et avgjørende vendepunkt i vitenskapelige oppdagelser, der KI tas i bruk i alt fra forskning på menneskelige sykdommer til miljøprognoser. Mottakerne kan velge å delta i et seks måneder langt Google.org Accelerator-program, der de får ingeniørfaglig støtte, teknisk veiledning og tilgang til Googles infrastruktur for å videreutvikle ideene sine til løsninger som kan skaleres.

Mottakere innen helse og biovitenskap

I Googles kunngjøring er de 17 mottakerne fordelt på helse og biovitenskap samt klimatilpasning og miljøvitenskap, og prosjektene til hver organisasjon beskrives. Innen helse og biovitenskap undersøker AITHYRA Research Institute, i samarbeid med EPFL, hvordan virus manipulerer celler, og utvikler et KI-designet proteinbibliotek med sikte på å finne behandlinger rettet mot proteiner som anses som umulige å påvirke med legemidler. Allen Institute designer DNA-sekvenser som skal nå celletyper i hjernen som er mer sårbare for nevrodegenerative sykdommer, og deler åpent alle modeller, sekvenser og resultater. Australian National University leder et internasjonalt samarbeid som tar sikte på å avskaffe cellegiftbehandling basert på prøving og feiling og fremme likeverdig presisjonsonkologi.

National University of Singapore kartlegger hvordan genetiske varianter regulerer RNA-spleising på befolkningsnivå, med det uttalte målet å forutsi hvordan de påvirker sykdom. New York University Grossman School of Medicine bruker KI til å oppdage ulike typer DNA-skader, i et arbeid som skal avdekke ukjente årsaker til mutasjoner. University of California, Berkeley, utleder tolkbare hypoteser fra medisinske KI-modeller. Ifølge kunngjøringen omdanner dette «svart boks»-prediksjoner til kliniske biomarkører.

University of Cape Town utvikler en KI-drevet plattform for å kartlegge genetisk variasjon i afrikanske gener som bryter ned legemidler. Ifølge kunngjøringen skal arbeidet bidra til å veilede kliniske valg av legemidler og gjøre behandling tryggere. University of Pittsburgh bruker en geometrisk KI-modell til å sammenligne hjerteregenerering på tvers av arter, på jakt etter genetiske brytere som kan fremskynde utviklingen av nye hjerteterapier. University of Toronto kartlegger mulighetsrommet for peptidbaserte legemidler ved hjelp av en grunnmodell for KI, for å støtte datastyrt utvikling av legemidler.

Mottakere innen klimatilpasning og miljøvitenskap

Innen klimatilpasning og miljøvitenskap dekoder AfriClimate AI Limited de atmosfæriske forløperne til dødelige stormsystemer i Afrika, med det uttalte målet å øke varslingstiden for styrtflommer fra under tre timer til over seks timer. Inria Chile Research Center utvikler det Google beskriver som en multimodal grunnmodell av verdenshavene, utformet som en digital tvilling av jordas marine økosystemer. Massachusetts Institute of Technology trener KI-agenter til selvstendig å tolke mikroskopiske forsøksbilder for å fremskynde automatisert oppdagelse av materialer.

Max Planck Institute for Plasma Physics bruker, i samarbeid med TU Eindhoven, fysikkinformert KI til å modellere kaotiske forhold inne i fusjonsreaktorer. Google beskriver arbeidet som et forsøk på å bygge bro over gapet mellom simulering og virkelighet for ren fusjonsenergi. The University of Texas at Austin utvikler nevrale nettverksmodeller som skal fremskynde utformingen av kompakte fusjonsreaktorer. UC San Diego utvikler en arbeidsflyt basert på KI-agenter, utformet for å avdekke tolkbar klimafysikk fra jordobservasjoner, bygge en klimamodell av neste generasjon og avgjøre hvor nye havobservasjoner skal samles inn.

University of Cambridge kombinerer grunnmodeller innen fysikk med mikroskopi for å forutsi nedbrytning av katoder, med sikte på å fremskynde utviklingen av holdbare natriumionbatterier. University of Washington designer proteiner ved hjelp av naturlig språk for å fremme bærekraftige bruksområder, som nedbryting av plast.

Den åpne utlysningen i februar

Google.org lanserte utfordringen 18. februar 2026 og beskrev den som en global åpen utlysning med 30 millioner dollar i støtte. Google sa da at initiativet skulle tilby katalytisk finansiering og teknisk ekspertise for å hjelpe forskere, ideelle organisasjoner og sosiale virksomheter med å arbeide for det selskapet kalte gjennombrudd på Nobelprisnivå, og at det søkte etter neste generasjon banebrytende vitenskapelige oppdagelser. Utlysningen etterspurte prosjekter innen helse og biovitenskap samt kriserobusthet og miljøvitenskap, og søknadsfristen var 17. april 2026. Google sa også at initiativet bygger videre på selskapets første AI for Science-fond, og at utvalgte organisasjoner ville få mulighet til å delta i et Google.org Accelerator-program. Denne muligheten tilbys nå de 17 mottakerne.