Google Research के वैज्ञानिक अनुभवजन्य अनुसंधान सहायता उपकरण का उपयोग कैसे करते हैं: चार तरीके

सितंबर में एम्पिरिकल रिसर्च असिस्टेंस (ERA) शुरू करने के बाद से, गूगल रिसर्च के वैज्ञानिकों ने इसका उपयोग प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट परीक्षणों से आगे बढ़कर वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में किया है। महामारी विज्ञान में, ERA ने इन्फ्लूएंजा, कोविड-१९ और आरएसवी के लिए पूर्वानुमान तैयार किए, जो सीडीसी उपकरणों से प्रतिस्पर्धा करते हैं; गूगल अब सभी अमेरिकी राज्यों और चार सप्ताह तक के समय क्षितिज के लिए साप्ताहिक फ्लू पूर्वानुमान प्रस्तुत करता है, और सीडीसी के कोविड-१९ और आरएसवी पूर्वानुमान हब में शामिल हो गया है, जो सार्वजनिक लीडरबोर्ड पर शीर्ष या उसके आसपास प्रदर्शन कर रहा है। ब्रह्मांड विज्ञान में, ERA ने जेमिनी डीप थिंक के साथ मिलकर ब्रह्मांडीय तारों से गुरुत्वाकर्षण विकिरण के लिए छह सामान्य समाधान और एक संक्षिप्त स्पर्शोन्मुख सूत्र प्राप्त किया, जिससे एक खुली समस्या हल हुई जिसका पहले केवल एक विशेष मामले के लिए आंशिक समाधान था। वायुमंडलीय निगरानी के लिए, ERA ने एक एकल-पिक्सेल भौतिकी-निर्देशित तंत्रिका नेटवर्क विकसित किया जो GOES ईस्ट उपग्रह अवलोकनों से स्तंभ-औसत CO₂ निकालता है, जो 16 तरंगदैर्ध्य बैंड, मौसम विज्ञान, सौर कोण और वर्ष के दिन के डेटा को मिलाकर, विरल OCO-2 और OCO-3 डेटा पर प्रशिक्षित करके अभूतपूर्व स्थानिक और लौकिक रिज़ॉल्यूशन प्राप्त करता है। तंत्रिका विज्ञान में, ERA ने एक सरलीकृत ज़ेब्राफिश मस्तिष्क सिम्युलेटर (simZFish) के वायरिंग आरेख का उपयोग करके तंत्रिका सर्किट प्रस्तावित किए जो उत्तेजना को मोटर प्रतिक्रिया से जोड़ते हैं, जो नए उत्तेजनाओं के लिए सामान्यीकृत हुए और व्याख्यात्मक, यंत्रवत् रूप से सटीक समाधान प्रदान किए, पिछले परिणामों पर आधारित जहाँ ERA ने ZAPBench में 70,000 से अधिक न्यूरॉन्स की भविष्यवाणी में बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन किया। ये परियोजनाएँ ERA की खुली समस्याओं को हल करके, कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग को लोकतांत्रिक बनाकर, और मौजूदा अवलोकन डेटा की उपयोगिता को अधिकतम करके विज्ञान को आगे बढ़ाने की क्षमता को प्रदर्शित करती हैं।