Google研究科学家使用实证研究辅助工具的四种方式

自9月引入实证研究助手（ERA）以来，谷歌研究科学家已将其用于超越概念验证测试的实际应用。在流行病学领域，ERA生成的流感、COVID-19和RSV预测与CDC工具相竞争；谷歌现每周提交全美各州及长达四周时间范围的流感预测，并已加入CDC的COVID-19和RSV预测中心，在公开排行榜上表现位居前列甚至顶尖。在宇宙学领域，ERA结合Gemini Deep Think推导出宇宙弦引力辐射的六个通解及一个简洁渐近公式，解决了一个此前仅对特殊情况有部分解法的开放问题。在大气监测领域，ERA开发了一种单像素物理引导神经网络，从GOES东卫星观测数据中提取柱平均CO2，通过结合16个波段数据、气象、太阳角度和年积日，实现了前所未有的时空分辨率，并在稀疏的OCO-2和OCO-3数据上训练。在神经科学领域，ERA利用简化版斑马鱼脑仿真器（simZFish）的连接图，提出了连接刺激与运动响应的神经回路，该回路可泛化至新刺激，并提供可解释、机制准确的治疗方案——这建立在先前ERA在ZAPBench中预测超过7万个神经元、表现优于基准模型的成果之上。这些项目展示了ERA通过解决开放问题、普及计算建模以及最大化现有观测数据效用，推动科学进步的能力。