Stand van AI in Wetenschap & Onderzoek 2026

AI is nu ingebed in wetenschappelijke ontdekking, met als blikvanger de 200 miljoen eiwitstructuren van AlphaFold en versterkt door twee Nobelprijzen in 2024, terwijl investeringen en regelgevende goedkeuringen scherp stijgen.

Kunstmatige intelligentie is verschoven van een onderzoekscuriositeit naar wetenschappelijke kerninfrastructuur: AlphaFold heeft meer dan 200 miljoen eiwitstructuren voorspeld die door meer dan twee miljoen onderzoekers worden gebruikt, en AI-doorbraken veroverden de Nobelprijzen van 2024. Stijgende private investeringen in generatieve AI en een steile toename van door de FDA goedgekeurde AI-medische apparaten tonen aan dat hetzelfde momentum van het lab naar gereguleerd, praktisch gebruik beweegt.

200M+
Protein structures predicted by AlphaFold
Google DeepMind
2M+
Researchers across 190+ countries using the AlphaFold database
Google DeepMind
$33.9B
Global private investment in generative AI in 2024 (+18.7% YoY)
Stanford HAI AI Index 2025
223
FDA-authorized AI-enabled medical devices by 2023 (6 in 2015)
Stanford HAI AI Index 2025
2.2M
New crystals proposed by DeepMind's GNoME (~380,000 predicted stable)
DeepMind GNoME
6 to 223
FDA-cleared AI medical devices, 2015 to 2023
Stanford HAI AI Index 2025
Protein database growth since 2021 (%)
AlphaFold DB: 585%585%AlphaFold DBUniProt: 31%31%UniProtPDB: 23%23%PDB

Source: Stanford HAI AI Index 2025

Workflow stageRepresentative AI toolWhat it doesFree tier
Literature searchElicitFinds and summarises papers for a research questionYes
Citation checkingSciteShows whether citations support or contrast a claimNo (trial)
Mapping a fieldResearch RabbitBuilds visual citation graphs from seed papersYes (free)
Summarising PDFsScholarcyTurns papers into structured summary flashcardsYes
Academic writingPaperpalLanguage and submission-readiness checks for manuscriptsYes
Quick Q&A with sourcesPerplexityCited answers over the live web and uploaded papersYes

AlphaFold herdefinieerde de schaal van ontdekking

DeepMind's AlphaFold voorspelde de structuren van meer dan 200 miljoen eiwitten, wat effectief bijna alle gecatalogiseerde eiwitten die de wetenschap kent omvat. Veelzeggender dan het aantal is het bereik: de AlphaFold-database is gebruikt door meer dan twee miljoen onderzoekers in meer dan 190 landen. Zo ziet volwassen wetenschappelijke AI eruit, niet een demo maar gedeelde infrastructuur waarop andere labs dagelijks voortbouwen. De breedte van adoptie, inclusief in lage- en middeninkomenslanden, helpt structurele biologie te democratiseren die ooit kostbare experimentele methoden vereiste.

AI wint nu de hoogste onderscheidingen van de wetenschap

In 2024 kreeg AI-gedreven onderzoek topwaardering toen Demis Hassabis en John Jumper de Nobelprijs voor Scheikunde deelden voor eiwitstructuurvoorspelling, en pioniers van deep learning werden geëerd in de natuurkunde. Dit is een keerpunt: prijzen belonen traditioneel decennia-oud fundamenteel werk, dus het eren van AI-methoden signaleert dat de wetenschappelijke gevestigde orde ze nu als legitieme motoren van ontdekking beschouwt. We lezen het als bevestiging dat AI niet slechts bestaande wetenschap versnelt maar resultaten mogelijk maakt die voorheen onbereikbaar waren. Die steun trekt doorgaans financiering en talent naar AI-native onderzoeksprogramma's.

Investeringen en databases breiden samen uit

Generatieve AI trok in 2024 wereldwijd $33,9 miljard aan private investeringen aan, een stijging van 18,7% ten opzichte van het voorgaande jaar, volgens Stanford's AI Index. Dat kapitaal is zichtbaar in de datalaag van de wetenschap: sinds 2021 groeiden de vermeldingen in grote eiwitdatabases scherp, waarbij de AlphaFold-database met 585% uitbreidde en UniProt met 31% steeg. Het patroon versterkt zichzelf, aangezien betere modellen meer structuren genereren, die meer onderzoek voeden, dat meer financiering rechtvaardigt. Voor bouwers van onderzoekstools is het signaal duurzame vraag naar AI die wetenschappelijke data produceert en cureert, niet er alleen over chat.

Toezichthouders halen het lab in

De vertaling van onderzoek naar praktijk is het duidelijkst in de geneeskunde, waar de FDA tegen 2023 223 AI-gestuurde medische apparaten had geautoriseerd, gestegen van slechts zes in nog maar 2015. Parallel zag 2024 een golf van grote medische funderingsmodellen zoals Med-Gemini naast specialistische systemen voor radiologie en cardiologie. De regelgevende doorvoer wordt een echte beperking en aanjager in plaats van een voetnoot. We verwachten dat de goedkeuringsvolumes blijven stijgen naarmate evaluatiekaders voor klinische AI volwassen worden, waardoor meer modellen in de onderzoeksfase naar inzet worden getrokken.

Genoemde tools

Gerelateerde gidsen

Veelgestelde vragen

Hoe breed wordt AlphaFold daadwerkelijk gebruikt in onderzoek?

Zeer breed. DeepMind meldt dat de AlphaFold-database is gebruikt door meer dan twee miljoen onderzoekers in meer dan 190 landen, met voorspellingen voor meer dan 200 miljoen eiwitstructuren. Het functioneert als gedeelde wetenschappelijke infrastructuur in plaats van het gereedschap van één lab.

Beweegt AI van onderzoekspapers naar praktische wetenschap?

Ja. Het duidelijkste bewijs is in de geneeskunde, waar door de FDA geautoriseerde AI-medische apparaten stegen van zes in 2015 naar 223 tegen 2023, en de Nobelprijzen van 2024 AI-gedreven ontdekking erkenden, wat signaleert dat AI een reguliere wetenschappelijke methode is geworden in plaats van een experiment.

More reports

Compiled by ToolGlance from publicly reported data; figures link to their sources. Bijgewerkt 2026-06-11.

Hoe we beoordelen: ToolGlance-scores combineren prijzen, kernfuncties, gebruikersbeoordelingen en updatefrequentie, samengesteld uit openbare bronnen en leveranciersdocumentatie — zie onze Hoe we beoordelen. Cijfers zijn indicatief en veranderen vaak; controleer prijzen en functies altijd op de website van de leverancier vóór aankoop. Laatst bijgewerkt 2026-07-14. Samengesteld door het ToolGlance-redactieteam.