Během léta a začátku září 2026 přišlo hned několik ukázek, jak AI modely pronikají do vědeckého výzkumu - genetiky, meteorologie i čisté matematiky.
AlphaGenome Atlas: mapa 9 miliard mutací
Google DeepMind 8. září 2026 představil AlphaGenome Atlas - databázi o velikosti zhruba 1 petabajtu, která obsahuje předpočítané predikce molekulárních účinků pro všech 9 miliard možných jednobodových mutací lidské DNA. Jde o víc než třicetinásobek velikosti databáze AlphaFold, kterou DeepMind rozšířil v roce 2022. Součástí je i skóre AVI (AlphaGenome Variant Impact), které do jednoho čísla shrnuje predikce z AlphaGenome a AlphaMissense spolu s dalšími biologickými signály - a u každého skóre navíc rozklad, které konkrétní procesy (třeba sestřih RNA nebo exprese genu) k výsledku přispívají. Pro nekomerční použití je atlas dostupný zdarma; komerční licencování přes Google Cloud má následovat.
WeatherNext 3: předpověď každou hodinu
O pár dní dřív, 3. září 2026, DeepMind vypustil WeatherNext 3 - první globální model počasí, který generuje předpověď pro každou hodinu dne, s rozlišením 5 km pro teplotu a vlhkost (oproti 25 km po šesti hodinách u předchozí verze). Klíčová změna je architektonická: model se trénuje přímo na syrových satelitních datech místo výstupů tradičních meteorologických modelů, čímž odpadá šestihodinové zpoždění, které roky limitovalo přesnost předpovědí. Google podle svých čísel zlepšil předpovědi srážek na den dopředu až o 50 % a model už překonal konkurenci od Microsoftu, Nvidie i Evropského centra pro střednědobé předpovědi počasí. Výstupy se postupně objeví ve Vyhledávání, Mapách a Gemini.
OpenAI: matematické důkazy za 2 000 dolarů
OpenAI v květnu 2026 oznámilo, že jeho interní model vyvrátil Erdősovu domněnku o jednotkových vzdálenostech - problém diskrétní geometrie, který lidem odolával 80 let; držitel Fieldsovy medále Tim Gowers to označil za "mezník AI matematiky". V srpnu pak firma zveřejnila deset dalších výsledků z oblasti geometrie, teorie kódování, teorie grup, kvantové složitosti či kryptografie na mřížkách, dosažených interní verzí připravovaného modelu Astra - za celkové výpočetní náklady pouhých 2 000 dolarů. Důkazy jsou strojově ověřitelné v systému Lean, takže je lze okamžitě a důvěryhodně zkontrolovat. Někteří matematici ale upozorňují, že výsledky často skládají dohromady existující myšlenky z literatury, ne že by šlo o zcela nové originální nápady.
Proč na tom záleží
Ve všech třech případech nejde jen o demonstrace síly modelů, ale o konkrétní, prakticky použitelné výstupy - genomová data, přesnější předpověď počasí, ověřitelné matematické důkazy. Zároveň to ukazuje směr, kterým se špičkové AI laboratoře čím dál víc profilují: ne jen jako firmy stavějící chatboty, ale jako výzkumné instituce soutěžící o vědecká prvenství.