Google Labs представлены три основных прототипа. Hypothesis Generation, построенный на основе Co-Scientist, помогает генерировать и оценивать гипотезы, используя многолетнюю систему «турнира идей» и проверяя утверждения ссылками на источники. Computational Discovery, основанный на AlphaEvolve и ERA, позволяет параллельно генерировать и оценивать тысячи вариантов кода для вычислительных экспериментов, что сокращает время тестирования с месяцев до минут; примеры приложений включают прогнозирование солнечной активности и эпидемиологию. Literature Insights на базе Google NotebookLM структурирует научную литературу в таблицы с настраиваемыми атрибутами и позволяет создавать отчёты, слайды, инфографику, аудио- и видеообзоры. Доступ к экспериментам открывается постепенно; зарегистрироваться можно на labs.google/science. Также эти возможности предоставляются корпоративным клиентам через Google Cloud: например, BASF использует AlphaEvolve для оптимизации цепочек поставок, Klarna — для улучшения моделей машинного обучения, а Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science и национальные лаборатории США (в рамках миссии Genesis Министерства энергетики США) применяют Co-Scientist для ускорения исследований. Научные статьи по ERA и Co-Scientist опубликованы в Nature. Дополнительно запущен модуль Science Skills — специализированный набор, объединяющий данные более 30 крупных баз наук о жизни, включая UniProt, AlphaFold Database, AlphaGenome API и InterPro. С помощью Science Skills на агентных платформах, таких как Google Antigravity, исследователи могут выполнять сложные рабочие процессы (структурная биоинформатика, геномный анализ) за минуты вместо часов. Google сотрудничает с более чем 100 институтами, включая Стэнфордский университет (фиброз печени), Имперский колледж Лондона (устойчивость к