La batteria a flusso ferro-piombo supera 10.000 cicli, mentre i modelli di biologia basati sull'IA crescono

La validazione è stata pubblicata il 1 ottobre e ha portato la cella a 10.000 cicli, a temperature tra 25C e 30C. Secondo CIC energiGUNE la batteria usa ferro e piombo come materiali attivi e un solo circuito di elettrolita, invece dei due delle batterie a flusso convenzionali. Una membrana priva di fluoro serve a ridurre la resistenza interna e a limitare il passaggio indesiderato di specie chimiche tra i due lati della cella.

Le batterie a flusso immagazzinano energia in serbatoi esterni. Più elettrolita significa più capacità, mentre la potenza dipende dalle dimensioni e dal numero di celle e stack. Questa separazione permette di dimensionare un sistema per diverse ore di stoccaggio senza far crescere insieme i due parametri. CIC energiGUNE sostiene che l'elevata ciclabilità e la sicurezza rendono la cella adatta all'integrazione di solare ed eolico, allo stoccaggio su scala di rete, alle microreti e alla gestione energetica industriale.

La stessa settimana ha portato una rivendicazione di scala molto diversa, questa volta da Microsoft Research. Il 29 settembre l'azienda ha presentato Quine, descritto come un modello mondiale multimodale della biologia e un sistema interattivo che collega modelli, strumenti scientifici, letteratura e ricercatori. In collaborazione con il Broad Institute di Harvard e del MIT, Microsoft afferma che il sistema ha dato priorità ai composti previsti come capaci di guidare cambiamenti terapeutici dello stato tumorale e ha validato diversi candidati ai primi posti in più saggi di laboratorio.

Microsoft è prudente sui limiti. Quine è tecnologia di ricerca sperimentale, destinata solo alla ricerca e non all'uso clinico o medico; i suoi risultati possono essere incompleti o imprecisi e richiedono la revisione di ricercatori qualificati e una validazione sperimentale. Un programma Quine Fellows darà a una coorte di scienziati l'accesso al sistema e la possibilità di contribuire.

Strutture proteiche e il divario pandemico

Il 24 settembre NVIDIA ha annunciato di essersi unita a Google DeepMind e all'European Bioinformatics Institute del European Molecular Biology Laboratory per rilasciare, attraverso l'AlphaFold Database, strutture 3D previste per i complessi proteici di più di 2.800 virus. Le strutture sono state inferite con AlphaFold2 e ottimizzate con il BioNeMo Inference Runtime di NVIDIA, che secondo l'azienda ha permesso al team di scalare l'inferenza a migliaia di proteomi virali. Circa il 30 per cento delle interazioni proteiche aggiunte al database è nuovo per la scienza, con forme mai documentate nel Protein Data Bank.

"Quando arriverà la prossima pandemia, potrebbe emergere qualcosa di imprevisto e ci mancheranno le conoscenze che avevamo per il COVID", ha detto Joe Grove, professore di virologia molecolare al MRC-University of Glasgow Centre for Virus Research, nel post di NVIDIA. "Quello che stiamo cercando di fare è accumulare parte di quelle conoscenze in anticipo." L'articolo cita un'analisi del Center for Global Development, che stima una probabilità di circa il 50 per cento di una pandemia grave quanto il COVID-19 entro il 2050. Secondo NVIDIA, determinare una struttura con i metodi tradizionali può richiedere anni e costare migliaia di dollari per struttura.

Anche l'automazione del processo di ricerca viene spinta avanti. Un articolo inviato ad arXiv il 29 settembre descrive AIM, un Agentic Idea Manager per quella che gli autori chiamano ricerca automatizzata guidata dalle idee. Il framework usa un Agentic Surrogate e un meccanismo Agentic Acquisition per organizzare e selezionare le direzioni di ricerca, un Solution Auditor per mantenere allineati idee e implementazioni e un Resource Planner per distribuire il budget sperimentale tra rami paralleli. Su 10 attività di benchmark AutoLab gli autori riportano guadagni di 1,6 punti percentuali su System Optimization e di 4,9 punti su Model Development a lungo orizzonte e attività CUDA, raggiungendo la migliore prestazione di riferimento fino a 3,1 volte più rapidamente in tempo reale.

Il laboratorio di Singapore di Microsoft Research Asia, aperto il 24 luglio 2025 come primo laboratorio di ricerca dell'azienda nel Sud-est asiatico, ha festeggiato il suo primo anno il 28 settembre. Tra i pilastri dichiarati ci sono modelli di nuova generazione e sistemi agentici, IA specifica per dominio, pratiche di ricerca native dell'IA e sviluppo dei talenti.

Non tutti i set di dati puntano nella stessa direzione. Uno studio pubblicato il 24 settembre su JAMA Psychiatry, guidato dal Barcelona Institute for Global Health e dall'Università di Aarhus, ha analizzato più di 2.100.000 bambini e adolescenti in Danimarca e ha confrontato più di 71.000 diagnosticati con ADHD o autismo tra il 2012 e il 2022 con più di 713.000 che non lo erano. All'inizio del periodo, i bambini nati con basso peso alla nascita avevano il 54 per cento in più di probabilità di ricevere in seguito una delle due diagnosi; alla fine la differenza era scesa al 17 per cento. "Il messaggio chiave non è che questi fattori di rischio non siano più importanti", ha detto il primo autore Magnus Elias Tarp. "Quello che abbiamo trovato è che le persone diagnosticate negli ultimi anni assomigliano alla popolazione generale più di quanto facessero quelle che hanno ricevuto le stesse diagnosi un decennio fa."