Googleリサーチ科学者が実証研究支援ツールを活用する4つの方法

9月に実証研究支援（ERA）を導入して以来、Google Researchの科学者たちは概念実証テストを超えて実際のアプリケーションにERAを活用してきました。疫学では、ERAはインフルエンザ、新型コロナウイルス（COVID-19）、RSウイルス（RSV）の予測を生成し、米国疾病予防管理センター（CDC）のツールと競合しました。現在、Googleは全米すべての州および最大4週間までの時間枠で週間インフルエンザ予測を提出し、CDCの新型コロナウイルス（COVID-19）およびRSウイルス（RSV）予測ハブに参加しており、公開リーダーボードでトップクラスのパフォーマンスを達成しています。宇宙論では、ERAをGemini Deep Thinkと組み合わせて、宇宙ひもからの重力放射に対する6つの一般解と簡潔な漸近公式を導出し、以前は特殊な場合についてのみ部分解しかなかった未解決問題を解決しました。大気監視では、ERAは単一ピクセルの物理誘導型ニューラルネットワークを開発し、GOES East衛星観測からカラム平均二酸化炭素（CO2）を抽出しました。これは、16の波長帯、気象データ、太陽角度、年間通算日からのデータを組み合わせ、まばらなOCO-2およびOCO-3データで訓練することにより、前例のない空間的・時間的解像度を実現しました。神経科学では、ERAは簡略化されたゼブラフィッシュ脳シミュレーター（simZFish）の配線図を使用して、刺激を運動反応に結び付ける神経回路を提案しました。この回路は新しい刺激にも一般化され、解釈可能で機構的に正確な解を提供しました。これは、ERAがZAPBenchで7万以上のニューロンを予測する際にベースラインを上回った以前の成果に基づいています。これらのプロジェクトは、未解決問題の解決、計算モデリングの民主化、既存の観測データの最大活用を通じて科学を前進させるERAの能力を示しています。