{"id":87804,"date":"2026-06-29T17:44:00","date_gmt":"2026-06-29T16:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/?p=87804"},"modified":"2026-06-29T17:44:13","modified_gmt":"2026-06-29T16:44:13","slug":"google-cloud-marketplace-arrivano-i-modelli-sandboxaq-per-farmaci-e-materiali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/google-cloud-marketplace-arrivano-i-modelli-sandboxaq-per-farmaci-e-materiali\/","title":{"rendered":"Google Cloud Marketplace: arrivano i modelli SandboxAQ per farmaci e materiali"},"content":{"rendered":"

Google Cloud<\/a> porta i modelli quantitativi di SandboxAQ nel Google Cloud Marketplace<\/a>, come annunciato con una comunicazione congiunta<\/strong> delle due aziende. Il bersaglio \u00e8 chi lavora davvero su questi problemi: laboratori, centri di ricerca e imprese impegnate nello sviluppo di farmaci, nuovi materiali e processi industriali avanzati.<\/p>\n\n

Per Google \u00e8 anche un modo rapido per mettere piede con pi\u00f9 forza in un segmento che vale molto. Qui non si parla di chatbot generalisti. Servono strumenti pensati per stare dentro dati sperimentali, formule, misurazioni, lavoro di laboratorio.<\/p>\n\n

Google Cloud punta sui modelli quantitativi per ricerca e industria<\/h2>\n\n

Il cuore dell\u2019annuncio sono i cosiddetti large quantitative models<\/strong>, o LQM, sviluppati da SandboxAQ. Rispetto ai pi\u00f9 noti large language models, questi sistemi, stando alla descrizione della societ\u00e0, non sono costruiti prima di tutto per il testo. Lavorano invece su numeri, equazioni scientifiche e dati di laboratorio.<\/p>\n\n

Il punto \u00e8 questo: se il problema riguarda chimica, biologia, fisica o semiconduttori, SandboxAQ sostiene che un modello addestrato su misure e relazioni quantitative possa risultare pi\u00f9 affidabile di uno progettato soprattutto per produrre linguaggio naturale in modo fluido.<\/p>\n\n

Google Cloud vuole giocare proprio su questa divisione dei ruoli dentro la sua piattaforma cloud. Da una parte Gemini<\/a>, usato come interfaccia in linguaggio<\/strong> naturale e per il ragionamento pi\u00f9 generale. Dall\u2019altra i modelli quantitativi di SandboxAQ, incaricati dei calcoli e delle previsioni pi\u00f9 strettamente scientifiche.<\/p>\n\n

I primi strumenti in arrivo sul Google Cloud Marketplace, in base a quanto comunicato, sono AQCat, rivolto alla scoperta di materiali e catalizzatori<\/strong>, e poi AQPotency, pensato per la ricerca farmaceutica. L\u2019obiettivo dichiarato resta lo stesso: accorciare i tempi nelle fasi iniziali di screening, simulazione e selezione dei candidati pi\u00f9 promettenti.<\/p>\n\n

Perch\u00e9 Google sceglie un partner invece di fare tutto in casa<\/h2>\n\n

Questa scelta racconta parecchio anche della strategia di Google Cloud. Piuttosto che costruire internamente ogni singolo modello<\/strong> verticale, l\u2019azienda usa il Google Cloud Marketplace come canale per distribuire tecnologie di terze parti che hanno gi\u00e0 una specializzazione precisa.<\/p>\n\n

\u00c8 una linea molto pragmatica. Consente di allargare in fretta il catalogo, di intercettare la domanda dei settori regolati e ad alta intensit\u00e0 di ricerca, e di lasciare ai partner la parte pi\u00f9 difficile: sviluppare strumenti cuciti su esigenze molto specifiche.<\/p>\n\n

C\u2019\u00e8 poi il lato commerciale, che non \u00e8 secondario. Il solo mercato della scoperta di farmaci, secondo le stime citate nell\u2019annuncio<\/strong> di Google Cloud, valeva circa 112 miliardi nel 2025 e potrebbe toccare i 187 miliardi entro il 2034. Per una piattaforma cloud, diventare il punto di riferimento di questi flussi di lavoro vuol dire entrare in processi lunghi, costosi, e poi difficili da rimpiazzare.<\/p>\n\n

La corsa alla scienza computazionale accelera<\/h2>\n\n

L\u2019annuncio arriva dentro una gara pi\u00f9 ampia tra i grandi provider cloud, da Microsoft Azure ad Amazon Web Services, tutti sempre pi\u00f9 presenti nell\u2019offerta di strumenti per la ricerca. Google, nel frattempo, sta mettendo insieme un pacchetto pi\u00f9 esteso con Gemini for Science, dove rientrano anche strumenti come co-scientist<\/strong>, AlphaEvolve, un assistente per la ricerca empirica e NotebookLM<\/a>.<\/p>\n\n

Per ora il messaggio non \u00e8: sostituire gli scienziati. \u00c8 molto pi\u00f9 terra terra. Automatizzare le attivit\u00e0 ripetitive, velocizzare le fasi preliminari. In continuit\u00e0 con il lavoro gi\u00e0 fatto da Google nella biologia strutturale e nella scoperta di materiali, la scommessa \u00e8 che modelli pi\u00f9 specializzati<\/a><\/strong>, addestrati su misure reali, possano incidere pi\u00f9 dei sistemi generalisti allenati sul web.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Google Cloud porta i modelli quantitativi di SandboxAQ nel Google Cloud Marketplace, come annunciato con una comunicazione congiunta delle due aziende. Il bersaglio \u00e8 chi lavora davvero su questi problemi: laboratori, centri di ricerca e imprese impegnate nello sviluppo di farmaci, nuovi materiali e processi industriali avanzati. Per Google \u00e8 anche un modo rapido per … Continue reading “Google Cloud Marketplace: arrivano i modelli SandboxAQ per farmaci e materiali”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":9341,"featured_media":87803,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":0},"categories":[2474],"tags":[],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[2675],"class_list":["post-87804","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","content-category-ia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/87804","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9341"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=87804"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/87804\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":87805,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/87804\/revisions\/87805"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/87803"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=87804"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=87804"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=87804"},{"taxonomy":"usertag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/usertag?post=87804"},{"taxonomy":"vertical","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/vertical?post=87804"},{"taxonomy":"content-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/content-category?post=87804"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}