Relever le « grand défi » de 50 ans de prédiction de la structure des protéines
Depuis des décennies, la compréhension du repliement des protéines a été considérée comme un « grand défi » par les experts. En 2022, Google DeepMind a révolutionné le domaine en partageant les structures prédites de 200 millions de protéines grâce à leur Modèle AlphaFold 2. Auparavant, déterminer la structure 3D d’une protéine pouvait prendre un an ou plus. AlphaFold permet désormais de prédire ces formes avec une précision exceptionnelle en quelques minutes. En rendant ces prédictions accessibles dans une base de données gratuite, les scientifiques du monde entier ont pu accélérer leurs recherches dans des domaines tels que le développement de nouveaux médicaments, la lutte contre la résistance aux antibiotiques et la pollution plastique. La prochaine étape avec AlphaFold 3 consiste à prédire la structure et l’interaction de toutes les molécules de la vie.
Montrer le cerveau humain avec des détails sans précédent, pour soutenir la recherche en santé
Le cerveau humain a longtemps été entouré de mystère. Après 10 ans de recherche en connectique, Google, en collaboration avec le Lichtman Lab de Harvard, a cartographié une petite partie du cerveau humain avec un niveau de détail inédit. Ce projet, publié en 2024, a révélé des structures inconnues du cerveau. Les données complètes, y compris les annotations générées par l’IA pour chaque cellule, ont été rendues publiques pour accélérer la recherche.
Sauver des vies grâce à des prévisions précises des inondations
Lorsque le projet de prévision des inondations de Google a débuté en 2018, beaucoup pensaient qu’il était impossible de fournir des prévisions précises à grande échelle en raison du manque de données. Cependant, les chercheurs ont développé un modèle d’IA capable de prévoir les événements fluviaux extrêmes dans des bassins versants non jaugés jusqu’à cinq jours à l’avance, avec une fiabilité comparable ou supérieure aux prévisions immédiates (délai de zéro jour). En 2024, Google Research a étendu cette couverture à 100 pays et 700 millions de personnes, améliorant le modèle d’IA pour offrir la même précision sur sept jours qu’auparavant sur cinq jours.
Détecter les incendies de forêt plus tôt pour aider les pompiers à les arrêter plus rapidement
Les incendies de forêt perturbent de plus en plus les communautés mondiales en raison de climats plus chauds et plus secs. En 2024, Google Research s’est associé au US Forest Service pour développer FireSat, un modèle d’IA et une nouvelle constellation mondiale de satellites conçus pour détecter et suivre les incendies de forêt de la taille d’une salle de classe, fournissant des images haute résolution en 20 minutes. Cela permettra aux services d’incendie de réagir plus rapidement, potentiellement sauvant des vies, des biens et des ressources naturelles.
Prédire la météo plus rapidement et avec plus de précision
En 2023, Google DeepMind a lancé et rendu open source le modèle GraphCast, un modèle d’apprentissage automatique qui prédit les conditions météorologiques jusqu’à 10 jours à l’avance avec plus de précision et plus rapidement que le système de simulation météorologique de référence de l’industrie (HRES). GraphCast peut également prédire les trajectoires des cyclones (et les risques associés comme les inondations) avec une plus grande précision, prévoyant avec précision l’ouragan Lee en Nouvelle-Écosse trois jours avant les modèles traditionnels.
Faire avancer les frontières du raisonnement mathématique
L’IA a toujours rencontré des difficultés avec les mathématiques complexes en raison d’un manque de données et de capacités de raisonnement. En 2024, Google DeepMind a annoncé AlphaGéométrie, un système d’IA qui a résolu des problèmes de géométrie complexes à un niveau proche d’un médaillé d’or aux Olympiades humaines – une avancée dans les performances de l’IA et la recherche de systèmes d’IA généraux plus avancés. Le modèle ultérieur formé par Gemini, AlphaGeometry 2, a été combiné avec un nouveau modèle AlphaProof et ensemble, ils ont résolu 83 % des problèmes de géométrie historiques de l’Olympiade mathématique internationale (OMI) des 25 dernières années. En démontrant la capacité croissante de l’IA à raisonner et potentiellement à résoudre des problèmes dépassant les capacités humaines actuelles, cela nous a rapproché de systèmes capables de découvrir et de vérifier de nouvelles connaissances.
Utiliser l’informatique quantique pour prédire avec précision la réactivité et la cinétique chimiques
Les chercheurs de Google ont collaboré avec l’Université de Berkeley et l’Université de Columbia pour réaliser les plus grandes simulations chimiques jamais effectuées sur un ordinateur quantique. Les résultats, publiés en 2022, étaient non seulement compétitifs par rapport aux méthodes classiques, mais ne nécessitaient pas non plus la lourde atténuation des erreurs généralement associée à l’informatique quantique. La capacité de réaliser ces simulations offre des prédictions encore plus précises de la réactivité et de la cinétique chimiques, ouvrant la voie à l’application de la chimie de nouvelles manières pour résoudre les défis du monde réel.
Accélérer la science des matériaux et le potentiel de cellules solaires, de batteries et de supraconducteurs plus durables
En 2023, Google DeepMind a annoncé Graph Networks for Materials Exploration (Gnome), un nouvel outil d’IA qui a déjà découvert 380 000 matériaux stables à basse température, selon des simulations. Alors que notre monde recherche de nouvelles approches en matière d’énergie, de puissance de traitement et de science des matériaux, ces travaux pourraient ouvrir la voie à de meilleures cellules solaires, batteries et des supraconducteurs potentiels. De plus, pour que cette technologie profite à tous, Google DeepMind a rendu les prédictions les plus stables de GNoME disponibles via le Materials Project sur sa base de données ouverte.
Faire un pas significatif vers la fusion nucléaire – et une énergie propre abondante
Comme le dit la vieille blague, « La fusion est l’énergie du futur – et elle le sera toujours ». Contrôler et utiliser l’énergie qui alimente les étoiles – y compris notre propre soleil – dépasse le domaine de la science. Puis en 2022, Google DeepMind a annoncé qu’elle a développé une IA capable de contrôler le plasma à l’intérieur d’un réacteur à fusion nucléaire de manière autonome. En collaborant avec le Swiss Plasma Center de l’EPFL, Google DeepMind a construit le premier système capable de stabiliser et de façonner de manière autonome le plasma dans un réacteur à fusion opérationnel, franchissant ainsi une étape cruciale vers une fusion stable et une énergie propre abondante pour tous.
