Google ger upp till 200 europeiska forskare tillgång till några av företagets mest avancerade AI-modeller och satsar motsvarande tre miljoner dollar på datorkapacitet. Verktygen kan användas för allt från läkemedelsforskning och genetiska sjukdomar till väderprognoser och övervakning av skogar. Även svenska forskare kan komma i fråga, men platserna är begränsade och urvalet sker genom ett europeiskt forskningsprogram.

Google satsar på 200 forskare i Europa

Google DeepMind och Google Cloud presenterade satsningen den 14 oktober 2026. Den omfattar fem avancerade AI-system som utvecklats för att lösa vetenskapliga och tekniska problem.

Upp till 200 europeiska forskare ska få tillgång till modellerna. Google ställer dessutom sammanlagt tre miljoner dollar i datorkrediter till förfogande.

Det handlar alltså inte om ett traditionellt forskningsbidrag där deltagarna får pengar utbetalda. Krediterna ska kunna användas för beräkningar i Googles molninfrastruktur, där stora AI-modeller kan kräva omfattande datorkapacitet.

Hur resurserna fördelas mellan forskarna är ännu inte offentliggjort. Det går därför inte att säga hur mycket datorkraft varje deltagare kommer att få.

Google beskriver satsningen som ett sätt att påskynda vetenskapliga framsteg och stärka Europas forskningskapacitet. Beskedet presenterades i samband med ett AI-toppmöte i Dublin.

Kan svenska forskare delta?

Svenska forskare kan i princip komma i fråga för programmet, men det finns ännu inget besked om vilka svenska universitet eller forskningsmiljöer som kommer att få tillgång.

Urvalet är kopplat till RAISE, Resource for AI Science in Europe, som är EU-kommissionens initiativ för att stärka användningen av artificiell intelligens inom vetenskaplig forskning.

Enligt uppgifter från nyhetsbyrån AFP ska EU-kommissionen välja ut forskarna genom RAISE. Det innebär att satsningen inte är ett öppet erbjudande där vem som helst kan registrera sig hos Google och få tillgång till de särskilda resurserna.

Sverige ingår i EU:s forskningssamarbete och något uttryckligt undantag för svenska forskare har inte presenterats.

Däremot återstår flera praktiska frågor. Det är ännu inte klarlagt om forskare behöver ingå i befintliga RAISE-projekt, om det kommer en särskild ansökningsomgång eller om deltagarna utses genom nomineringar.

Inte heller finns något offentliggjort datum för när de 200 platserna ska vara fördelade.

Den som vill följa utvecklingen kan hitta information om forskningsprogrammet på EU-kommissionens officiella sida om RAISE. Där presenteras även andra europeiska forskningsutlysningar, men dessa ska inte förväxlas med en särskild ansökan till Googles erbjudande.

Fem avancerade AI-modeller ingår i satsningen

De fem systemen har utvecklats för olika forskningsområden. Tillsammans täcker de allt från enskilda molekyler till förändringar på jordens yta.

AI-modell	Vad den kan användas till
AlphaFold 3	Förutsäga molekylstrukturer och studera hur proteiner samverkar med andra molekyler.
AlphaGenome	Analysera DNA-förändringar och deras möjliga effekter på geners funktion.
WeatherNext	Göra väderprognoser och undersöka extrema väderförhållanden.
AlphaEvolve	Utveckla och förbättra matematiska och beräkningsmässiga algoritmer.
AlphaEarth Foundations	Analysera satellitdata och kartlägga förändringar i natur och markanvändning.

Det är framför allt möjligheten att kombinera avancerade modeller med omfattande beräkningsresurser som gör programmet intressant.

Forskarna kan använda tekniken för att undersöka fler hypoteser och genomföra analyser som annars skulle kräva betydande tid och datorkapacitet.

Från cancerforskning till bättre väderprognoser

För svensk forskning finns flera tydliga användningsområden. Modellerna skulle kunna bidra till utvecklingen inom medicin, energisystem och miljöövervakning, även om inga svenska deltagare ännu är bekräftade.

AlphaFold 3 kan hjälpa forskare att hitta nya läkemedel

AlphaFold 3 kan förutsäga hur proteiner och andra molekyler ser ut i tre dimensioner och hur de kan samverka.

Det är särskilt intressant inom läkemedelsutveckling. För att förstå hur en tänkbar behandling kan fungera behöver forskarna ofta veta hur en läkemedelsmolekyl påverkar ett visst protein.

AI-modellen kan användas för att undersöka möjliga bindningar och identifiera vilka molekylära kombinationer som är mest intressanta att studera vidare.

Ett tänkbart projekt är att söka nya angreppspunkter mot cancer eller antibiotikaresistenta bakterier.

Det betyder inte att AlphaFold 3 kan skapa färdiga läkemedel på egen hand. Modellens förutsägelser måste fortfarande kontrolleras genom experiment, och en lovande molekyl är långt ifrån detsamma som en fungerande behandling.

Men genom att prioritera vilka alternativ som är värda att undersöka kan tekniken göra forskningsarbetet effektivare.

AlphaGenome kan ge svar om genetiska sjukdomar

AlphaGenome arbetar med ett annat medicinskt problem: att förstå vad förändringar i människans arvsmassa faktiskt innebär.

Många DNA-varianter finns i områden som inte direkt kodar för proteiner. De kan ändå påverka hur gener regleras och hur celler fungerar.

AlphaGenome är utvecklad för att förutsäga sådana effekter.

Det skulle exempelvis kunna hjälpa forskare som försöker förstå sällsynta ärftliga sjukdomar där vanliga genetiska analyser inte har gett något tydligt svar.

I stället för att undersöka ett mycket stort antal DNA-förändringar med samma prioritet kan forskarna använda modellens beräkningar för att identifiera de mest intressanta kandidaterna.

Tekniken har även möjliga användningsområden inom cancerforskningen, där förändringar i genregleringen kan spela en viktig roll.

Resultaten behöver dock kontrolleras med andra vetenskapliga metoder. AI-modellen är ett forskningsverktyg, inte ett fristående diagnostiskt test.

WeatherNext kan bli intressant för Sveriges elsystem

WeatherNext är Googles AI-teknik för väderprognoser. Den kan användas för att undersöka väderutveckling, bland annat temperatur, vind och nederbörd.

För Sverige är kopplingen till energisystemet särskilt intressant.

Vindkraftens produktion påverkas direkt av vädret. När prognoserna blir bättre kan det också bli lättare att förutse hur mycket el som kommer att produceras under kommande timmar och dygn.

SMHI och Svenska kraftnät driver redan ett forskningsprojekt under 2026–2027 för att utveckla AI-baserade prognoser över moln och vind. Syftet är att förbättra förutsättningarna för att balansera elsystemet.

Det projektet ska inte förväxlas med Googles nya satsning, och det finns inget besked om att forskarna använder WeatherNext.

Däremot visar arbetet hur relevant den här typen av AI-forskning redan är för svenska samhällsbehov.

En annan möjlig tillämpning är att undersöka om AI-baserade vädermodeller kan förbättra prognoser för kraftiga regn, stormar och andra väderhändelser som riskerar att orsaka stora skador.

AlphaEarth kan upptäcka förändringar i svenska skogar

AlphaEarth Foundations använder geografiska data och satellitobservationer för att analysera jordens yta.

Det kan vara användbart för att studera hur skogar förändras över tid, kartlägga markanvändning eller upptäcka miljöförändringar som annars är svåra att följa i stor skala.

För svenska förhållanden är skogsbruket ett tydligt exempel.

Sveriges lantbruksuniversitet, SLU, arbetar redan med skoglig fjärranalys där satelliter, radar och andra sensorer används för att undersöka skogslandskapet.

Teknik som AlphaEarth skulle kunna bli intressant i forskningsprojekt om exempelvis stormskador, förändrad vegetation eller restaurering av våtmarker.

Inte heller här finns något bekräftat deltagande från SLU i Googles program. Det är ett exempel på hur tekniken skulle kunna användas inom ett redan etablerat svenskt forskningsområde.

AlphaEvolve kan effektivisera vetenskapliga beräkningar

Den femte modellen, AlphaEvolve, skiljer sig från de övriga genom att den är inriktad på algoritmer.

Systemet kan ta fram, testa och förbättra beräkningsmetoder när det finns tydliga sätt att avgöra vilka lösningar som fungerar bäst.

Det kan vara värdefullt inom exempelvis matematik, materialforskning och andra områden där stora beräkningar är en central del av arbetet.

Ett möjligt användningsområde är att hitta algoritmer som genomför komplicerade simuleringar snabbare eller med mindre datorkraft.

AlphaEvolve är också ett exempel på den bredare utvecklingen där AI används för att förbättra beräkningsmetoder. Vi har tidigare fördjupat oss i frågan om AI kan förbättra sig själv och vad tekniken faktiskt klarar.

Modellerna är inte helt nya – det här förändras

En viktig skillnad är att Googles besked inte innebär att alla fem AI-modeller blir tillgängliga för första gången.

Flera av systemen har redan kunnat användas i någon form av forskare och andra användare.

AlphaFold 3 har exempelvis varit tillgänglig genom AlphaFold Server, medan AlphaGenome har erbjudits genom ett forsknings-API.

Det nya är att Google skapar en riktad satsning för europeiska forskare, med särskild tillgång till avancerade verktyg och datorkapacitet inom ramen för EU:s forskningsinitiativ.

Det är en betydelsefull skillnad. Tillgång till en modell genom ett befintligt gränssnitt innebär inte nödvändigtvis att forskare har resurserna eller möjligheten att genomföra mycket omfattande beräkningar.

Samtidigt går det ännu inte att fastställa exakt vilka utökade funktioner eller åtkomstvillkor som de utvalda forskarna får jämfört med de möjligheter som redan finns.

Europa vill stärka sin forskning – men använder amerikansk teknik

Satsningen kommer samtidigt som EU försöker stärka Europas ställning inom AI och vetenskaplig forskning.

RAISE är tänkt att samla resurser som forskare behöver för att kunna använda avancerad artificiell intelligens: datorkraft, forskningsdata, kompetens och finansiering.

Googles erbjudande passar in i den ambitionen genom att göra kraftfull teknik tillgänglig för ett begränsat antal europeiska forskare.

Men samarbetet visar också en av Europas utmaningar.

En viktig del av den mest avancerade AI-tekniken utvecklas fortfarande av amerikanska företag. Europeiska forskare kan få nya möjligheter genom samarbeten med dessa aktörer, samtidigt som beroendet av deras teknik och molninfrastruktur består.

För de forskare som väljs ut är de praktiska fördelarna mer omedelbara. De får möjlighet att använda verktyg som kan göra det lättare att undersöka komplicerade vetenskapliga frågor.

För svensk del återstår nu framför allt att se om några forskare vid svenska universitet eller forskningsinstitut får del av de 200 platserna, vilka projekt som i så fall väljs och när arbetet kan börja.

Det är först när deltagarna och deras projekt offentliggörs som det går att bedöma satsningens konkreta betydelse för svensk forskning.