Une batterie à flux fer-plomb franchit 10 000 cycles, les modèles d'IA en biologie passent à l'échelle

La validation, publiée le 1er octobre, fait subir à la cellule 10 000 cycles à des températures comprises entre 25C et 30C. CIC energiGUNE indique que la batterie utilise le fer et le plomb comme matériaux actifs et une seule boucle d'électrolyte, là où les batteries à flux classiques en comptent deux. Une membrane sans fluor doit réduire la résistance interne et limiter le transport indésirable d'espèces chimiques entre les deux côtés de la cellule.

Les batteries à flux stockent l'énergie dans des réservoirs externes. Plus d'électrolyte signifie plus de capacité énergétique, tandis que la puissance délivrée dépend de la taille et du nombre de cellules et d'empilements. Cette séparation permet de dimensionner un système pour plusieurs heures de stockage sans faire varier les deux paramètres ensemble. CIC energiGUNE affirme que la combinaison d'une grande aptitude au cyclage et de la sécurité convient à l'intégration du solaire et de l'éolien, au stockage à l'échelle du réseau, aux micro-réseaux et à la gestion énergétique industrielle.

La même semaine a apporté un tout autre type de promesse de mise à l'échelle, celle-ci venant de Microsoft Research. Le 29 septembre, l'entreprise a présenté Quine, décrit comme un modèle mondial multimodal de la biologie et un environnement interactif reliant modèles, outils scientifiques, littérature et chercheurs. Avec le Broad Institute de Harvard et du MIT, Microsoft affirme que le système a donné la priorité à des composés prédits pour induire des changements d'état tumoral thérapeutiques. Plusieurs candidats classés en tête ont été validés dans de multiples tests en laboratoire humide.

Microsoft reste prudent sur les limites. Quine est une technologie de recherche expérimentale, destinée uniquement à la recherche et non à un usage clinique ou médical. Ses résultats peuvent être incomplets ou inexacts et nécessitent l'examen de chercheurs qualifiés ainsi qu'une validation expérimentale. Un programme Quine Fellows donnera à une cohorte de scientifiques un accès et la possibilité de contribuer au système.

Structures de protéines et la lacune pandémique

Le 24 septembre, NVIDIA a annoncé avoir rejoint Google DeepMind et l'Institut européen de bioinformatique du Laboratoire européen de biologie moléculaire pour publier les structures 3D prédites des complexes protéiques de plus de 2 800 virus via la base de données AlphaFold. Les structures ont été déduites avec AlphaFold2 et optimisées avec le BioNeMo Inference Runtime de NVIDIA. Selon l'entreprise, cet outil a permis à l'équipe de passer à l'échelle sur des milliers de protéomes viraux. Environ 30 pour cent des interactions protéiques ajoutées à la base sont nouvelles pour la science, montrant des formes jamais documentées dans la Protein Data Bank.

« Quand la prochaine pandémie surviendra, il pourrait surgir quelque chose d'inattendu, et nous manquerons des connaissances dont nous disposions pour le COVID », a déclaré Joe Grove, professeur de virologie moléculaire au Centre for Virus Research de l'MRC-University of Glasgow, dans la publication de NVIDIA. « Ce que nous essayons de faire, c'est de constituer une réserve de ces connaissances à l'avance. » L'article cite une analyse du Center for Global Development estimant à environ 50 pour cent la probabilité d'une pandémie aussi grave que le COVID-19 d'ici 2050. La détermination traditionnelle des structures peut prendre des années et coûter des milliers de dollars par structure, selon NVIDIA.

L'automatisation du processus de recherche lui-même est également poussée. Un article soumis à arXiv le 29 septembre décrit AIM, un Agentic Idea Manager pour ce que les auteurs appellent la recherche automatisée guidée par les idées. Le cadre utilise un Agentic Surrogate et un mécanisme d'Agentic Acquisition pour organiser et sélectionner les directions de recherche, un Solution Auditor pour maintenir l'alignement entre les idées et les implémentations, et un Resource Planner pour répartir le budget expérimental entre les branches parallèles. Sur 10 tâches de référence AutoLab, les auteurs rapportent des gains de 1,6 point de pourcentage sur l'optimisation système et de 4,9 points sur le développement de modèles à long horizon et les tâches CUDA. Ils atteignent la meilleure performance de référence jusqu'à 3,1 fois plus vite en temps réel.

Le laboratoire de Microsoft Research Asia à Singapour, ouvert le 24 juillet 2025 comme premier laboratoire de recherche de l'entreprise en Asie du Sud-Est, a marqué sa première année le 28 septembre. Les piliers affichés du laboratoire comprennent les modèles de nouvelle génération et les systèmes agentiques, l'IA spécifique à un domaine, les pratiques de recherche natives de l'IA et le développement des talents.

Tous les ensembles de données ne pointent pas dans la même direction. Une étude publiée le 24 septembre dans JAMA Psychiatry, dirigée par l'Institut de santé globale de Barcelone et l'université d'Aarhus, a analysé plus de 2,1 million d'enfants et d'adolescents au Danemark. Elle a comparé plus de 71 000 diagnostiqués avec un TDAH ou un autisme entre 2012 et 2022 à plus de 713 000 qui ne l'étaient pas. Les enfants nés avec un faible poids de naissance étaient 54 pour cent plus susceptibles de recevoir plus tard l'un ou l'autre diagnostic au début de la période ; à la fin, l'écart était tombé à 17 pour cent. « Le message clé n'est pas que ces facteurs de risque n'ont plus d'importance », a déclaré le premier auteur Magnus Elias Tarp. « Ce que nous avons constaté, c'est que les personnes diagnostiquées ces dernières années ressemblent davantage à la population générale que celles qui ont reçu les mêmes diagnostics il y a dix ans. »