Gemini for Science: ИИ-инструменты и эксперименты для новой эры научных открытий

Google DeepMind анонсировала Gemini for Science — коллекцию инструментов и экспериментов на основе ИИ, нацеленных на ускорение научных открытий. В рамках инициативы представлены три прототипа: Hypothesis Generation на базе Co-Scientist, который генерирует и оценивает гипотезы через мультиагентную систему; Computational Discovery на основе AlphaEvolve и ERA, позволяющий параллельно тестировать тысячи вариантов кода для моделирования; Literature Insights на базе Google NotebookLM, структурирующий научную литературу в таблицы и создающий отчёты. Доступ к экспериментам открывается постепенно через labs.google/science. На корпоративном уровне решения доступны через Google Cloud: BASF использует AlphaEvolve для оптимизации цепочек поставок, Klarna — для улучшения ML-моделей, а Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science и U.S. National Labs применяют Co-Scientist для ускорения исследований. Статьи по ERA и Co-Scientist опубликованы в Nature. Также запущен Science Skills — набор специализированных навыков, интегрирующий данные из более чем 30 баз данных (UniProt, AlphaFold Database, AlphaGenome API, InterPro), что позволяет выполнять сложные рабочие процессы за минуты. Google сотрудничает более чем со 100 институтами, включая Stanford University, Imperial College London и The Crick Institute, а также с конференциями ICML, STOC и NeurIPS для разработки инструментов рецензирования. Ранее AlphaFold помог более 3 миллионам исследователей, а AlphaGenome используется для анализа генома. Вышел Gemini Deep Think, улучшающий способности модели в сложных научных задачах.