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Il modello di IA di Google primo nella valutazione del CDC sulle previsioni influenzali per il 2025–26
Il modello di previsione dell’influenza sviluppato con l’IA da Google si è classificato primo tra le singole proposte esaminate dal CDC per la stagione influenzale 2025–26. La previsione combinata del CDC si è classificata settima, mentre l
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
La previsione influenzale sviluppata con l’IA da Google si è classificata prima tra le singole proposte esaminate dal CDC per la stagione 2025–26, mentre la previsione combinata dell’agenzia si è piazzata settima. La distinzione è importante: il risultato di Google è stato il migliore tra i modelli presentati dai singoli team, mentre l’ensemble FluSight del CDC — una previsione distinta, ottenuta combinando i modelli presentati — è rimasto lo strumento usato dall’agenzia per comunicare al pubblico le proprie previsioni. Il CDC ha pubblicato la valutazione della stagione il 30 settembre, lo stesso giorno in cui Google ha annunciato il proprio risultato.
Il CDC ha valutato 39 modelli ammessi e ha individuato in Google_SAI-FluEns la proposta con le migliori prestazioni tra quelle dei singoli team. L’analisi ha confrontato le previsioni con i ricoveri ospedalieri osservati nelle diverse giurisdizioni degli Stati Uniti, usando il Weighted Interval Score relativo, o WIS: punteggi più bassi indicano prestazioni migliori. Secondo il CDC, 33 dei 39 modelli hanno superato un valore di riferimento che si limita a riproporre i ricoveri della settimana precedente.
Il modello di Google ha superato gli altri, non l’ensemble del CDC
L’ensemble FluSight del CDC si è classificato settimo nella graduatoria generale, mentre il modello di Google è arrivato primo tra i modelli individuali. Per costruire il proprio ensemble, l’agenzia combina le previsioni dei team partecipanti, anziché adottare come propria previsione il modello individuale vincitore. Il risultato mette quindi a confronto due approcci diversi: non dimostra che il CDC abbia sostituito la propria previsione con quella di Google.
Le previsioni riguardavano la settimana in corso e fino a tre settimane successive. Il CDC ha escluso le previsioni nazionali dal confronto principale dei punteggi e Porto Rico per ragioni legate alla disponibilità dei dati; ha inoltre escluso i modelli che avevano presentato previsioni per meno del 75% degli obiettivi ammissibili. Nel post del 30 settembre, Google afferma che, secondo la valutazione del CDC, il suo modello è stato quello che ha riprodotto meglio i ricoveri osservati tra i 39 modelli ammessi.
ERA ha generato i modelli; i ricercatori hanno selezionato quelli da presentare
Google afferma che le sue previsioni sono state sviluppate con Empirical Research Assistance, o ERA, un sistema che usa l’IA per generare e ottimizzare software scientifico. In una precedente descrizione del lavoro, Google Research aveva spiegato che ERA aveva generato codice per modelli previsionali candidati e che i ricercatori avevano selezionato i modelli da presentare ogni settimana in tempo reale. Al sistema non è stato semplicemente chiesto di prevedere l’andamento della stagione in un’unica esecuzione: le sue previsioni sono state presentate in modo prospettico, prima che fossero noti i corrispondenti dati sui ricoveri ospedalieri.
«In una valutazione interamente prospettica e in tempo reale durante la stagione delle malattie respiratorie 2025–2026 negli Stati Uniti, il sistema ha scoperto autonomamente modelli metodologicamente diversi per l’influenza, la COVID-19 e il virus respiratorio sinciziale (RSV).»
Sarah Martinson et al., «Prospective multi-pathogen disease forecasting using autonomous LLM-guided tree search»
L’articolo descrive ERA come un processo di ricerca guidato da un LLM che genera, testa e perfeziona ripetutamente codice per le previsioni. I ricercatori hanno fornito istruzioni sul compito, dati storici di sorveglianza e un sistema di valutazione; il sistema ha esplorato possibili approcci, mentre il team ha scelto i modelli da presentare. Google afferma che la tecnologia alla base di ERA è disponibile a tester selezionati attraverso i suoi strumenti sperimentali per la scienza.
I rapidi cambiamenti hanno continuato a mettere alla prova le previsioni
Il CDC ha classificato come moderata la stagione influenzale 2025–26. A livello nazionale, i ricoveri ospedalieri settimanali hanno raggiunto il picco nella settimana conclusasi il 27 dicembre 2025, superando quota 40.000. Secondo il rapporto, le prestazioni delle previsioni sono peggiorate nei periodi in cui l’andamento dell’influenza cambiava rapidamente. Gli intervalli di previsione dell’ensemble del CDC non sono riusciti ad anticipare l’aumento di fine dicembre né il calo di metà gennaio.
L’articolo scientifico di Google descrive anche i limiti delle proprie previsioni sull’influenza: l’ensemble tendeva a sottostimare i ricoveri nella fase iniziale della stagione e a sovrastimarli dopo il picco. Il primo posto nella graduatoria generale, quindi, non significa che il sistema abbia seguito con precisione ogni svolta dell’epidemia. La valutazione del CDC offre una misura più precisa del risultato: il modello di Google è stato il migliore tra le proposte individuali ammesse sull’intera stagione, mentre la previsione combinata dell’agenzia si è classificata settima e ha incontrato difficoltà in corrispondenza delle brusche variazioni dei ricoveri.