Wir erleben ein goldenes Zeitalter der Forschung und wissenschaftlichen Entdeckung. Für die Wissenschaftler und Forscher bei Google Research geht die Möglichkeit über Pionierdurchbrüche hinaus. Wir entwickeln und teilen auch robuste Tools, die das globale Ökosystem stärken. KI wirkt als Verstärker menschlicher Erfindungsgabe und schafft die Bedingungen dafür, dass Neugier und rigorose Forschung gedeihen können.
Heute demonstrieren wir auf unserer Veranstaltung Research@ in Mountain View, wie wir Ärztinnen und Ärzten, Wissenschaftlern, Entwicklern, Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens und anderen völlig neue Einblicke und Fähigkeiten in die Hand geben, die zuvor nie möglich waren.
Hier sind 10 Höhepunkte:
1. Google Earth AI ermöglicht planetare Intelligenz für Organisationen und die Gesellschaft
Die Bewältigung globaler Herausforderungen erfordert präzise, realitätsnahe Planetenintelligenz. Mit Google Earth AI, wird es möglich, Vorhersagen zu treffen über Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit, zu beschleunigen Investitionen in saubere Energie bereitzustellen und Unternehmen mit Weitsicht zu versehen, und mehr. Heute erweitern wir den frühen Zugang und laden Partner ein, drei neue Wege zu erkunden, um auf Google Earth AIs neue, experimentelle Funktionen zuzugreifen:
- Durchführung tieferer geospatialer Analysen als Teil einer experimentellen Early-Access-Funktion in Google Earth.
- Erstellung von Risikobewertungen und Prognosen verschiedener Szenarien über unsere planetare Vorhersage-Engine.
- Integration der Fähigkeiten unseres Geospatial Reasoning Agents direkt in benutzerdefinierte Workflows über eine experimentelle Agent-to-Agent-API, die Entwicklern programmatischen Zugriff auf Kernfunktionen wie das Parsen von Satellitenbildern, Routing und demografische Embeddings bietet.
Außerdem kündigen wir die Integration von Google Dataset Search an, um Abfragen aus mehr als 100 Millionen öffentlichen Datensätzen durchzuführen, sowie von TimesFM für planetares Nowcasting und Prognose-Iterationen. All diese Fähigkeiten werden von über 70 geospatialen Tools unterstützt, darunter planetare Foundation Models wie Remote Sensing Foundation Model (RSFM) und Population Dynamics Foundation Model (PDFM). Sie werden durch empirische Benchmarks validiert, die im heutigen Earth AI Technical Reportdetailliert beschrieben werden. Sie ermöglichen es Entwicklern, Gesundheitsverantwortlichen und Unternehmensteams, komplexe georäumliche Workflows zu automatisieren.
Um Bemühungen für soziale Wirkung weiter zu unterstützen, stellt Google.org 10 Millionen Dollar an Fördermitteln für Organisationen bereit, die im Bereich Krisenresilienz und öffentliche Gesundheit arbeiten. Dies umfasst 2 Millionen Dollar für The Milken Institute um Infrastrukturengpässe bei bezahlbarem Wohnraum, sauberer Energie, Breitband, sicheren Wassersystemen und anderer wichtiger Infrastruktur zu beseitigen.
Die georäumlichen Foundation Models von Google Earth AIwerden eingesetzt, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen und es Gesundheitsteams zu ermöglichen, proaktive und präventive Maßnahmen zu ergreifen.
2. Multi-Agenten-Orchestrierung hilft Wissenschaftlern, auf vorhandenem Wissen aufzubauen
Die vorhandene Fachliteratur bietet eine hervorragende Wissensquelle für neue wissenschaftliche Entdeckungen. Wir haben einen Multi-Agenten-Orchestrator entwickelt, der es Wissenschaftlern ermöglicht, frühere Methoden und Analysen zu reproduzieren und sie dann in neuen Kontexten anzuwenden, um wichtige Forschungsherausforderungen anzugehen. So half dies beispielsweise Forschern, eine neue Methodik zur Lösung von inversen Designproblemen in der Strömungsmechanik auf die Konstruktion von Blasenkathetern anzuwenden. Sie entdeckten Katheterdesigns, die in der Simulation bakterielle Infektionen besser verhindern konnten.
Dies ergänzt unsere bestehenden Tools zur Beschleunigung wissenschaftlicher Workflows. Empirical Research Assistance ermöglicht es Wissenschaftlern, tausende Codevarianten parallel zu generieren und zu testen, und hat Forschern geholfen, Ergebnisse zu erzielen – von der Biologie über die Kosmologie bis zur Ökonomie. Co-Scientist, entwickelt in Zusammenarbeit mit Google DeepMind, ist ein Multi-Agenten-Tool, das neuartige Hypothesen generieren kann, und hat Partnern wie Forschern der Stanford University bereits geholfen, umgenutzte Medikamente zur Behandlung von Leberfibrose zu entdecken.
3. Deep Review hilft Autoren, die Klarheit und Genauigkeit technischer Dokumente zu verbessern
Gründliches Peer-Review ist ein Kernelement der wissenschaftlichen Methode. Wir haben Deep Reviewgeschaffen, ein agentisches System , das eine strenge Überprüfung komplexer Dokumente ermöglicht. Dies ist besonders wichtig, da KI zunehmend dazu eingesetzt wird, Experten beim Verfassen technischer Dokumente zu unterstützen. Viele Google-Forscher und externe Autoren haben bereits eine frühe Version dieses Systems genutzt, um über 16,000 Forschungspublikationen zu begutachten, die bei renommierten Informatik-Konferenzen eingereicht wurden. Es übernimmt die schwere kognitive Arbeit, indem es logische Konsistenz prüft und Fakten verifiziert, während Wissenschaftler die Kontrolle über die kreative Richtung behalten. Heute weiten wir den Zugang zu Deep Review für die Allgemeinheit aus, um Menschen bei der Überprüfung einer Vielzahl technischer Dokumente zu helfen – von rechtlichen Vereinbarungen bis hin zu Finanzberichten.
Systemarchitektur, die die vierstufige Pipeline zeigt.
4. Next-Gen-Edge-AI-Chip ermöglicht Herstellern die Entwicklung der Wearables von morgen
Mit dem Aufkommen tragbarer Geräte benötigen Hardwarehersteller Tools zur Entwicklung effizienter Edge-Anwendungen, um den hohen Erwartungen der Kunden an ganztägige Leistung gerecht zu werden. Anfang dieses Jahres haben wir das erste Coralboard von Synapticsvorgestellt, das auf Googles Coral NPU -Beschleunigerkern basiert. Es ermöglicht KI- und ML-Ingenieuren, Geräte schnell zu prototypisieren und zu entwickeln. Nächste Woche werden wir unseren gemeinsam entwickelten, stromsparenden Edge-AI-Chip der nächsten Generation vorstellen, der von Synaptics unter Verwendung unserer Open-Source-IP geschaffen wurde. Der Chip bietet Designingenieuren, die die nächste Generation von Smart Glasses und Smartwatches, vernetzten Kameras, Streaming-Geräten sowie industriellen Bild- und Sprachsystemen entwickeln, mehr Effizienz und Leistung.
Der neue stromsparende Edge-AI-Chip von Synaptics, daneben eine Münze zur Darstellung seiner relativen Größe.
5. TimesFM und TabFM verändern die Arbeitsweise von Unternehmen mit Zahlen
Während Sprachmodelle bei Texten herausragend sind, stützen sich Geschäfts- und Betriebsentscheidungen auch auf Zahlen. TimesFM und TabFM sind Foundation Models, die speziell dafür entwickelt wurden, über rohe numerische Verteilungen zu schlussfolgern – Zeitreihenströme (Daten, die sich über die Zeit ändern) und strukturierte Tabellendaten (wie Tabellenkalkulationen). Beide Modelle liefern präzise Vorhersagen sofort einsatzbereit ohne Training. Sie belegen Spitzenplätze in führenden öffentlichen Benchmarks ihrer Bereiche und stehen allen Cloud BigQuery Nutzern zur Verfügung. Heute geben wir unsere bevorstehende Integration dieser Modelle in Gemini for businessbekannt. Bald können Geschäftsinhaber, Analysten, Betriebsleiter oder Koordinatoren Trends wie Produktverkäufe oder Krankenhausbettenkapazitäten auf Basis komplexer Betriebstabellen und Millionen von Datenzeilen prognostizieren. Sensible Daten bleiben sicher innerhalb des Perimeters einer Organisation, und die Nutzer erhalten die benötigten Antworten in Sekunden.
TimesFM-3s multivariate Prognose hilft dabei, den Umsatzanstieg für ein Unternehmen an geplanten Aktionstagen in der Zukunft vorherzusehen.
6. MedGemma ermöglicht es Innovatoren, KI-Gesundheitsanwendungen zu entwickeln und bereitzustellen
MedGemma, veröffentlicht letzte Woche in Nature Medicine, wurde mehr als 10 Millionen Mal von mehr als 65.000 eindeutigen Innovatoren heruntergeladen. Es dient als offene Grundlage für Entwickler, die spezialisierte Anwendungen. Entwickler haben es an die Bedürfnisse ihrer lokalen Gemeinschaften angepasst, von einer schnelleren Triage in überfüllten Kliniken bis hin zum Screening auf Augenkrankheit und Gebärmutterhalskrebs.
Während Entwickler MedGemma für weitere Fachrichtungen und Versorgungsumgebungen verfeinern, treiben wir die Grenzen der offenen KI im Gesundheitswesen voran. Unsere neueste Forschung erweitert MedGemma um die Nutzung von Tools, sodass es auf verfügbare Gesundheitsdaten und andere Anwendungen zurückgreifen kann, auf die sich Kliniker verlassen. Wir erforschen neue Modalitäten wie Mammographie, Ultraschall und Elektrokardiogramme. Erste Anzeichen deuten auf erhebliche Fortschritte bei den Fähigkeiten hin, etwa die Beantwortung klinischer Fragen und die Interpretation radiologischer Aufnahmen, Hautbilder und pathologischer Präparate. Mit diesen Fortschritten hoffen wir, das Spektrum dessen zu erweitern, was Innovatoren entwickeln können, um mehr Gemeinschaften weltweit eine wirksame Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.
7. Die AMIE-Studie bringt voran, wie Conversationelle KI Patienten und Kliniker unterstützen kann
Mit unserer Forschung zu AMIE„erkunden wir den Einsatz von KI im klinischen Denken und in Gesprächen, um zu verstehen, wie sie Kliniker:innen befähigen und die Beziehung zwischen Patient:innen und Kliniker:innen stärken könnte. Unsere Forschung in diesem Jahr in“ Nature erweiterte die Fähigkeiten von AMIE über die anfängliche Diagnose hinaus zum langfristigen Krankheitsmanagement, und in Nature Medicine, wir zeigten wie es über multimodale Daten wie medizinische Bilder und Laborergebnisse hinweg reasoning durchführen kann.
Unser neue Studie in The Lancet bietet einen vielversprechenden Einblick, wie seine Fähigkeiten in realen klinischen Umgebungen zum Leben kommen könnten. Bei Beth Israel Deaconess Medical Center, 98 Patienten konsultierten AMIE sicher vor dringenden Arztbesuchen, und Kliniker berichteten, dass die KI-Zusammenfassungen ihnen in 75% der Fälle bei der Vorbereitung halfen. Wir entwickeln AMIEs multimodale Fähigkeiten weiter in Richtung Videokonsultationen in Echtzeit und haben eine begonnen landesweite randomisierte Studie von KI in realen virtuellen Versorgungsumgebungen in Partnerschaft mit Included Health.
AMIE ist Teil einer strengen Forschungsreise, die bis zu unserer bahnbrechenden MedPalm -Publikation zurückreicht, und es ist noch frühe Tage.
8. Groundsource ermöglicht es Forschern, Naturkatastrophen vorherzusagen
KI kann uns helfen, Katastrophen mit größerer Genauigkeit und längerem Vorlauf vorherzusagen, was Gemeinschaften eine bessere Chance gibt, sich vorzubereiten und Leben zu retten. Wir machen Fortschritte in Richtung unserer crisis resilience north star: eine Welt, in der niemand von einer Naturkatastrophe überrascht wird.
Betrachten wir die Hochwasservorhersage. Unser globales hydrologisches Modell, veröffentlicht in Nature, ermöglicht es uns, zuverlässige Flussvorhersagen bis zu 7 Tage im Voraus bereitzustellen und damit mehr als 2 Milliarden Menschen in über 150 Ländern bei den bedeutendsten und folgenreichsten Flussüberschwemmungen zu schützen. Doch erst vor einem Jahr schien die Vorhersage von Sturzfluten noch unerreichbar. Groundsource ist unsere jüngere KI-gestützte Methodik , die öffentlich verfügbare Informationen über Krisen in hochwertige historische Datensätze umwandelt und es Forschenden ermöglicht, genauere prädiktive Modelle zu entwickeln.
Wir haben Groundsource erstmals mit Gemini angewendet, um hochwasserbezogene Nachrichtenberichte zu analysieren, und einen strukturierten Datensatz mit über 2.6 Millionen Hochwasserereignissen erstellt. Dieser Datensatz half uns, das Fehlen von Ground-Truth-Daten für Sturzfluten zu überwinden und ein neues Modell zu trainieren, das die Wahrscheinlichkeit von Sturzfluten in städtischen Gebieten bis zu 24 Stunden im Voraus vorhersagen kann. Der Datensatz ist nun Teil der Google Earth AI Sammlung, und wir haben ihn offen zugänglich gemacht, um Wissenschaftlern weitere Analysen und Forschung zu ermöglichen.
Eine Weltkarte, die die Dichte von Hochwasserereignissen in Groundsource zeigt. Rote Punkte kennzeichnen Überschwemmungen aus GDACS.
9. Lern-Interaktives gibt Lehrkräften die Möglichkeit, individuelle, geführte Simulationen zu erstellen
Mit generativer Benutzeroberfläche können wir über statische Ausgaben hinausgehen und funktionsfähige, interaktive Software dynamisch generieren. Unser Forschungsexperiment erforscht dies im Bildungsbereich. Wir haben Generative UI mit pädagogischen Leitplanken feinabgestimmt, damit Lehrkräfte individuelle, geführte MINT-Simulationen erstellen können, die auf ihren Lehrplan zugeschnitten sind. Die Beispielbibliothek umfasst über 30 KI-generierte Lern-Interaktives, alle von Lehrkräften geprüft, für Physik, Chemie, Biologie und Mathematik in Mittel- und Oberschulen. Schulen können sich für das Google for Education Pilot Program anmelden, um Feedback zu geben. Dies wird uns helfen, die Simulationen zu verbessern und weitere für die öffentliche Nutzung zu entwickeln, wodurch das Üben deutlich interaktiver und ansprechender wird.
10. Play with Putty ermöglicht kollaboratives Prototyping in Echtzeit für Teams
Play with Putty ermöglicht es Teams, in einer gemeinsamen Umgebung zu bauen und Prototypen zu erstellen, ohne ihren kreativen Fluss zu unterbrechen. Es zeigt, was möglich ist, wenn KI-Modelle effizienter werden und in der Lage sind, komplette Benutzeroberflächen aus natürlichsprachlichen Prompts zu generieren. Nutzer können direkt mit jedem Teil der Benutzeroberfläche interagieren, während Multi-Player-Bearbeitung nahtlose Zusammenarbeit in Echtzeit unterstützt. Wir haben Play with Putty ursprünglich entwickelt, um unsere Forschenden und Teams in Google beim gemeinsamen Prototyping zu unterstützen — zum Beispiel bei der Erkundung neuer Lösungen und Visualisierungen mit Google Earth AI. Inzwischen haben wir die Warteliste auf Google Labs geöffnet, um Teams überall die Freude menschlicher Zusammenarbeit bei der Nutzung von KI zu bringen.
Diese 10 Updates zeigen die jüngsten Fortschritte aus unserem umfangreichen Forschungsportfolio in vielen Bereichen. Technologie ist erfolgreich, wenn sie menschlichen Einfallsreichtum verstärkt. In diesem goldenen Zeitalter der Forschung und wissenschaftlichen Entdeckung ist die Chance größer denn je – Durchbrüche zu erzielen und Werkzeuge zu teilen, die andere befähigen, in Zusammenarbeit mit vielen. Wir freuen uns auf die bevorstehende Reise.