Bốn cách các nhà khoa học nghiên cứu của Google sử dụng Công cụ Hỗ trợ Nghiên cứu Thực nghiệm

Kể từ khi giới thiệu Công cụ Hỗ trợ Nghiên cứu Thực nghiệm (ERA) vào tháng 9, các nhà khoa học của Google Research đã sử dụng nó để giải quyết các ứng dụng thực tế vượt ra ngoài các thử nghiệm chứng minh khái niệm. Trong dịch tễ học, ERA đã tạo ra các dự báo về cúm, COVID-19 và RSV, cạnh tranh với các công cụ của Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh (CDC); Google hiện gửi dự báo cúm hàng tuần cho tất cả các bang của Hoa Kỳ và các khung thời gian lên đến bốn tuần, đồng thời đã tham gia vào các trung tâm dự báo COVID-19 và RSV của CDC, đạt thứ hạng cao hoặc hàng đầu trên các bảng xếp hạng công khai. Trong vũ trụ học, ERA kết hợp với Gemini Deep Think đã đưa ra sáu giải pháp tổng quát và một công thức tiệm cận ngắn gọn cho bức xạ hấp dẫn từ các dây vũ trụ, giải quyết một bài toán mở trước đây chỉ có lời giải một phần cho một trường hợp đặc biệt. Đối với giám sát khí quyển, ERA đã phát triển một mạng nơ-ron hướng dẫn vật lý đơn pixel, trích xuất nồng độ CO2 trung bình theo cột từ các quan sát vệ tinh GOES East, đạt được độ phân giải không gian và thời gian chưa từng có bằng cách kết hợp dữ liệu từ 16 dải bước sóng, khí tượng, góc mặt trời và ngày trong năm, được huấn luyện trên dữ liệu OCO-2 và OCO-3 thưa thớt. Trong khoa học thần kinh, ERA đã sử dụng sơ đồ kết nối của một bộ mô phỏng não cá ngựa vằn đơn giản hóa (simZFish) để đề xuất các mạch thần kinh kết nối kích thích với phản ứng vận động, có thể tổng quát hóa cho các kích thích mới và đưa ra các giải pháp có thể giải thích và chính xác về mặt cơ học, dựa trên các kết quả trước đó khi ERA vượt trội hơn các đường cơ sở trong việc dự đoán hơn 70.000 nơ-ron trong ZAPBench. Các dự án này cho thấy khả năng của ERA trong việc thúc đẩy khoa học bằng cách giải quyết các bài toán mở, dân chủ hóa mô hình tính toán và tối đa hóa lợi ích từ dữ liệu quan sát hiện có.