Новая парадигма: от узких моделей к агентам
Google DeepMind и Google Research представили Gemini for Science — экосистему инструментов, призванную устранить «бутылочное горлышко» в научном методе. Авторы инициативы, включая Чика по науке Google Cloud Пуша Кхоли и вице-президента Google Йосси Матиаса, подчеркивают, что прорывы будущего требуют не узкоспециализированных моделей, а общих агентов, способных обрабатывать миллионы публикаций и находить скрытые связи.
Ключевая проблема, которую решают новые инструменты, — дефицит времени исследователей. Ручной синтез данных и проверка гипотез занимают недели, тогда как AI-агенты могут автоматизировать рутинные этапы, позволяя ученым сосредоточиться на постановке задач.
Три экспериментальных прототипа на Google Labs
В рамках Google Labs запущены три основных инструмента, каждый из которых решает специфическую задачу научного цикла. Доступ к ним открывается постепенно через портал labs.google/science.
| Инструмент | Технологическая база | Функционал и назначение |
|---|---|---|
| Hypothesis Generation | Co-Scientist | Генерация и оценка гипотез через «турнир идей» с участием мультиагентной системы. Обеспечивает верификацию утверждений и предоставляет кликабельные цитаты из источников. |
| Computational Discovery | AlphaEvolve + ERA | Агентный движок для параллельной генерации и тестирования тысяч вариаций кода. Позволяет быстро проверять модели в сложных областях (например, эпидемиология или прогнозирование солнечной активности). |
| Literature Insights | Google NotebookLM | Анализ научной литературы: структурирование результатов в таблицы, поиск пробелов в знаниях, создание отчетов, презентаций и аудио/видео обзоров на основе кураторской выборки. |
Science Skills и Google Antigravity: ускорение биоинформатики
Отдельно представлена интеграция Science Skills в платформу Google Antigravity. Этот набор специализированных навыков объединяет данные из более чем 30 баз, включая UniProt, AlphaFold Database, AlphaGenome API и InterPro.
Практическое тестирование показало радикальное ускорение процессов: сложные анализы структурной биоинформатики, занимавшие часы, теперь выполняются за минуты. На примере мутаций в гене AK2, вызывающих редкое генетическое заболевание, исследователи Google уже получили новые инсайты о механизмах болезни, используя этот стек.
Валидация и корпоративное внедрение
Надежность инструментов подтверждена публикациями в журнале Nature (статьи по ERA и Co-Scientist). В пилотных проектах с участием более 100 институтов (Stanford, Imperial College London, The Crick Institute) системы проходят стресс-тестирование с участием нобелевских лауреатов.
В корпоративном секторе (Google Cloud) инструменты уже используются партнерами в режиме private preview:
- BASF оптимизирует цепочки поставок с помощью AlphaEvolve.
- Klarna улучшает свои ML-модели.
- Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science и Национальные лаборатории США (в рамках миссии Genesis Department of Energy) используют Co-Scientist для фундаментальных исследований.
Также анонсированы экспериментальные инструменты для рецензирования статей — Paper Assistant Tool (PAT) и ScholarPeer — в партнерстве с конференциями ICML, STOC и NeurIPS.
Источник: Google DeepMind ↗