Google Research показала, как AI помогает учёным в реальных научных задачах


Google Research показала, как AI помогает учёным в реальных научных задачах

Компания Google Research анонсировала Empirical Research Assistance (ERA) — систему искусственного интеллекта, которая помогает учёным решать реальные исследовательские задачи. В отличие от демонстрационных решений, ERA используется в таких областях, как эпидемиология, космология, климатология и нейронаука, где скорость и точность анализа критически важны.

В эпидемиологии ERA применяется для прогнозирования госпитализаций по гриппу, COVID-19 и респираторно-синцитиальному вирусу (RSV). Еженедельные отчёты с горизонтом до четырёх недель рассылаются властям США, а публичные рейтинги показывают, что прогнозы Google Research конкурируют с инструментами Центра по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и ведущих исследовательских групп. Это позволяет принимать более обоснованные решения в области здравоохранения.

В космологии ERA в связке с моделью Gemini Deep Think помогла найти обобщённые решения для задачи о гравитационном излучении от космических струн. Здесь AI выходит за рамки автоматизации кода и работает на уровне открытых математических проблем, где классические методы сталкиваются с сингулярностями. Такой подход открывает новые возможности для теоретической физики.

Климатологи используют ERA для извлечения сигнала CO2 из данных метеорологического спутника GOES-East, который изначально не предназначался для мониторинга углекислого газа. AI-модель интегрирует эти данные с другими источниками, обеспечивая более плотное покрытие по времени и пространству. Это позволяет получать более точные оценки концентрации CO2, что критически важно для климатических исследований.

В нейронауке ERA помогает исследователям изучать механизмы нейронных цепей у рыбок данио-рерио. В отличие от традиционных подходов, система не только подгоняет статистические модели, но и выявляет интерпретируемые механизмы, которые затем проверяются на новых стимулах. Это приближает учёных к пониманию работы мозга на клеточном уровне.

Таким образом, Empirical Research Assistance демонстрирует, как AI может стать полноценным помощником в научных исследованиях, ускоряя анализ данных, построение моделей и генерацию гипотез. Проекты Google Research показывают, что технология способна не только автоматизировать рутинные задачи, но и выходить на новый уровень в решении сложных научных проблем.

Автор

  • фото сергей сергеев

    Сергей Сергеев — практикующий трейдер и автор FinTerminal. С 2013 года работает с Forex, криптовалютами и акциями, анализируя рыночные риски, волатильность, исполнение сделок и поведение цены в новостные периоды. В материалах сочетает собственный торговый опыт, статистику рынков и проверку условий брокеров для частных трейдеров и инвесторов. При подготовке публикаций опирается на данные регуляторов, рыночную статистику, биржевые котировки и публичные условия брокеров, отдельно отмечая риски, ограничения и спорные моменты, которые важно проверить перед принятием решения.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Прокрутить вверх