Семнадцать организаций получат 36 млн долларов в рамках конкурса Google.org

14 октября 2026 года Google.org объявила, что 17 организаций получат в общей сложности 36 млн долларов в рамках Google.org Impact Challenge: AI for Science — открытого конкурса проектов, в которых искусственный интеллект применяется для научных исследований.

Объявление подготовила Мэгги Джонсон, глобальный руководитель и вице-президент Google.org. В публикации говорится, что на конкурс поступили заявки из 30 стран в таких областях, как климат, здравоохранение и фундаментальная наука. Джонсон представила награды на фоне того, что она назвала переломным моментом в научных открытиях: ИИ применяется в самых разных исследованиях — от изучения заболеваний человека до прогнозирования экологических изменений. Участники могут присоединиться к шестимесячной программе Google.org Accelerator, где получат инженерную поддержку, техническое наставничество и доступ к инфраструктуре Google, чтобы превратить свои идеи в масштабируемые решения.

Участники из сферы здравоохранения и биологических наук

В объявлении Google 17 участников распределены по двум направлениям: здравоохранение и биологические науки, а также устойчивость к климатическим изменениям и экология; кроме того, описаны проекты каждой организации. В первом направлении AITHYRA Research Institute совместно с EPFL изучает, как вирусы воздействуют на клетки, и создает разработанную с помощью ИИ библиотеку белков для поиска средств лечения заболеваний, связанных с белками, которые считаются неподдающимися лекарственному воздействию. Allen Institute разрабатывает последовательности ДНК, предназначенные для воздействия на типы клеток мозга, более уязвимые к нейродегенеративным заболеваниям, и открыто публикует все модели, последовательности и результаты. Australian National University возглавляет международное сотрудничество, цель которого — покончить с подбором химиотерапии методом проб и ошибок и развивать справедливую прецизионную онкологию.

National University of Singapore изучает, как генетические варианты регулируют сплайсинг РНК в масштабах популяции; заявленная цель — прогнозировать влияние этих вариантов на развитие заболеваний. New York University Grossman School of Medicine применяет ИИ для выявления различных типов повреждений ДНК, чтобы обнаружить неизвестные причины мутаций. University of California, Berkeley извлекает интерпретируемые гипотезы из медицинских моделей ИИ. Как говорится в объявлении, это позволяет превращать прогнозы моделей, работающих по принципу «черного ящика», в клинические биомаркеры.

University of Cape Town разрабатывает платформу на основе ИИ для картирования генетических вариаций в африканских генах, отвечающих за метаболизм лекарств. По данным объявления, эта работа призвана помочь врачам выбирать препараты и повысить безопасность лечения. University of Pittsburgh использует геометрическую модель ИИ для сравнения регенерации сердца у разных видов и поиска генетических переключателей, которые могли бы ускорить разработку новых методов лечения заболеваний сердца. University of Toronto с помощью базовой модели ИИ картирует пространство вариантов проектирования пептидных препаратов, чтобы поддержать создание лекарств с помощью компьютерного моделирования.

Участники из сферы устойчивости к климатическим изменениям и экологии

В направлении устойчивости к климатическим изменениям и экологии AfriClimate AI Limited выявляет атмосферные предвестники смертоносных штормов в Африке. Заявленная цель проекта — увеличить время предупреждения о внезапных наводнениях с менее чем трех часов до более чем шести часов. Inria Chile Research Center создает, по описанию Google, мультимодальную базовую модель мира для океана — цифровой двойник морских экосистем Земли. Massachusetts Institute of Technology обучает ИИ-агентов самостоятельно интерпретировать экспериментальные микроскопические изображения, чтобы ускорить автоматизированный поиск новых материалов.

Max Planck Institute for Plasma Physics совместно с TU Eindhoven применяет ИИ, учитывающий законы физики, для моделирования хаотических условий внутри термоядерных реакторов. По описанию Google, эта работа призвана преодолеть разрыв между моделированием и реальностью в области экологически чистой термоядерной энергетики. The University of Texas at Austin разрабатывает модели нейронных сетей, призванные ускорить проектирование компактных термоядерных реакторов. UC San Diego создает конвейер на основе агентного ИИ, который должен выявлять интерпретируемые закономерности климатической физики по наблюдениям за Землей, строить климатическую модель следующего поколения и определять, где следует собирать новые данные о состоянии океана.

University of Cambridge объединяет базовые модели физики с микроскопией, чтобы прогнозировать деградацию катодов. Эта работа призвана ускорить разработку долговечных натрий-ионных аккумуляторов. University of Washington проектирует белки с помощью естественного языка, чтобы развивать экологичные технологии, например методы разложения пластика.

Февральский открытый конкурс

18 февраля 2026 года Google.org объявила о запуске конкурса, представив его как глобальный открытый конкурс с фондом в 30 млн долларов. Тогда Google заявила, что инициатива предоставит первоначальное финансирование и техническую экспертизу, чтобы помочь исследователям, некоммерческим организациям и социальным предприятиям добиваться того, что компания назвала открытиями нобелевского уровня; также Google сообщила, что ищет научные открытия следующего поколения. В конкурсе принимались проекты в сферах здравоохранения и биологических наук, а также устойчивости к кризисам и экологии; заявки можно было подавать до 17 апреля 2026 года. Google также отметила, что инициатива развивает ее первый фонд AI for Science, а отобранные организации смогут принять участие в программе Google.org Accelerator. Теперь такая возможность предоставлена 17 участникам.