Estamos viviendo una época dorada de la investigación y el descubrimiento científico. Para los científicos e investigadores de Google Research, la oportunidad va más allá de ser pioneros en avances revolucionarios. También estamos construyendo y compartiendo herramientas robustas que fortalecen al ecosistema global. La IA actúa como un amplificador del ingenio humano, creando las condiciones para que la curiosidad y la indagación rigurosa florezcan.
Hoy, en nuestro evento Research@ en Mountain View, estamos demostrando cómo ponemos conocimientos y capacidades nunca antes posibles en manos de médicos, científicos, desarrolladores, funcionarios de salud pública y otros.
Aquí están 10 aspectos destacados:
1. Google Earth AI habilita la inteligencia planetaria para organizaciones y la sociedad
Abordar los desafíos globales requiere inteligencia planetaria precisa y del mundo real. Con Google Earth AI, se vuelve posible pronosticar amenazas para la salud pública, acelerar inversiones en energía limpia, proporcionar empresas con previsión, y más. Hoy, estamos ampliando acceso anticipado y invitando a los socios a explorar tres nuevas formas de acceder a la IA de Google Earth capacidades nuevas y experimentales:
- Realizar un análisis geoespacial más profundo como parte de una función experimental de acceso anticipado en Google Earth.
- Generar evaluaciones de riesgos y pronosticar diferentes escenarios mediante nuestro motor de predicción planetaria.
- Integración nuestras habilidades de agente de Razonamiento Geoespacial directamente en flujos de trabajo personalizados a través de una API experimental de agente a agente, que proporciona a los desarrolladores acceso programático a funciones principales como el análisis de imágenes satelitales, el enrutamiento y los embeddings demográficos.
También anunciamos la integración de Google Dataset Search para consultar más de 100 millones de conjuntos de datos públicos, y TimesFM para iteraciones de nowcasting y pronóstico planetario. Todas estas capacidades están impulsadas por más de 70 herramientas geoespaciales, incluidos modelos fundacionales planetarios como Modelo Fundacional de Detección Remota (RSFM) y Modelo fundacional de dinámica de población (PDFM). Se validan mediante benchmarks empíricos detallados en el artículo de hoy. Informe Técnico de Earth AI. Permiten a los desarrolladores, líderes de salud y equipos empresariales automatizar flujos de trabajo geoespaciales complejos.
Para seguir apoyando los esfuerzos de impacto social, Google.org está proporcionando 10 millones de dólares en fondos a organizaciones que trabajan en resiliencia ante crisis y salud pública. Esto incluye 2 millones de dólares a El Milken Institute para desbloquear los cuellos de botella de infraestructura para viviendas asequibles, energía limpia, banda ancha, sistemas de agua potable y otra infraestructura esencial.
Google Earth AILos modelos de base geoespacial de ’ se están utilizando para ayudar a predecir brotes de enfermedades y permitir que los equipos de salud pública tomen medidas proactivas y preventivas.
2. La orquestación multiagente ayuda a los científicos a construir sobre el conocimiento existente
La literatura existente ofrece una gran fuente de conocimiento para impulsar nuevos descubrimientos científicos. Construimos un orquestador multiagente que permite a los científicos reproducir métodos y análisis previos y luego aplicarlos en nuevos contextos para abordar desafíos importantes de investigación. Como ejemplo, esto ayudó a investigadores a aplicar una nueva metodología para resolver problemas de diseño inverso en mecánica de fluidos al diseño de sondas urinarias. Descubrieron diseños de sondas que, en simulación, eran mejores para prevenir infecciones bacterianas.
Esto complementa nuestras herramientas existentes para acelerar los flujos de trabajo científicos. Empirical Research Assistance permite a los científicos generar y probar miles de variaciones de código en paralelo, y ha ayudado a investigadores a producir resultados que van desde la biología hasta la cosmología y la economía. Co-Scientist, creado en colaboración con Google DeepMind, es una herramienta multiagente que puede generar hipótesis novedosas y ya ha ayudado a socios, como investigadores de la Universidad de Stanford, a descubrir medicamentos reutilizados para combatir la fibrosis hepática.
3. Deep Review ayuda a los autores a mejorar la claridad y la precisión de los documentos técnicos
La revisión por pares minuciosa es una parte fundamental del método científico. Creamos Deep Review, un sistema agéntico que proporciona una verificación rigurosa en documentos complejos. Esto es particularmente importante a medida que la IA se utiliza cada vez más para ayudar a los expertos a redactar documentos técnicos. Muchos investigadores de Google y autores externos ya han utilizado una versión temprana de este sistema para revisar más de 16,000 publicaciones de investigación enviadas a conferencias de primer nivel de informática. Ayuda con la gran carga cognitiva al verificar la consistencia lógica y fundamentar los hechos, mientras que los científicos mantienen la autoridad sobre la dirección creativa. Hoy, estamos ampliando el acceso a Deep Review al público general para ayudar a las personas a verificar una variedad de documentos técnicos, desde acuerdos legales hasta informes financieros.
Arquitectura del sistema que muestra el flujo de cuatro etapas.
4. El chip de IA Edge de nueva generación permite a los fabricantes crear los wearables del mañana
Con el auge de los dispositivos wearables, los fabricantes de hardware necesitan herramientas para desarrollar aplicaciones edge eficientes que cumplan las altas expectativas de los clientes en cuanto a rendimiento durante todo el día. A principios de este año, lanzamos la primera Coralboard de Synaptics, que utiliza el núcleo acelerador Coral NPU de Google. Permite a los ingenieros de IA y ML crear prototipos y dispositivos rápidamente. La próxima semana, presentaremos nuestro chip de IA Edge de bajo consumo de nueva generación, diseñado conjuntamente y creado por Synaptics utilizando nuestro IP de código abierto. El chip ofrece mayor eficiencia y rendimiento para los ingenieros de diseño que construyen la próxima generación de gafas y relojes inteligentes, cámaras conectadas, streamers y sistemas industriales de visión y voz.
El nuevo chip de IA Edge de bajo consumo de Synaptics, mostrado junto a una moneda para apreciar su tamaño relativo.
5. TimesFM y TabFM transforman la forma en que las empresas trabajan con números
Si bien los modelos de lenguaje sobresalen con el texto, las decisiones empresariales y operativas también dependen de los números. TimesFM y TabFM son modelos fundamentales diseñados específicamente para razonar sobre distribuciones numéricas en bruto: flujos de series temporales (datos que cambian con el tiempo) y datos tabulares estructurados (como hojas de cálculo). Ambos modelos ofrecen predicciones precisas listas para usar y sin entrenamiento previo. Encabezan los benchmarks públicos más importantes de sus campos y están disponibles para todos los usuarios de Cloud BigQuery. Hoy, anunciamos nuestra próxima integración de estos modelos en Gemini for business. Pronto, los propietarios de empresas, analistas, responsables de operaciones o coordinadores podrán pronosticar tendencias como las ventas de productos o la capacidad de camas de hospital, basándose en tablas operativas complejas y millones de filas de datos. Los datos confidenciales permanecen de forma segura dentro del perímetro de la organización, y las personas obtienen las respuestas que necesitan en segundos.
El pronóstico multivariante de TimesFM-3 ayuda a anticipar el aumento de ventas de una empresa en los días de promoción planificados en el futuro.
6. MedGemma permite a los innovadores crear e implementar aplicaciones de IA para la salud
MedGemma, publicado la semana pasada en Nature Medicine, ha sido descargado más de 10 millones de veces por más de 65,000 innovadores únicos. Sirve como una base abierta para desarrolladores que crean aplicaciones especializadas. Los desarrolladores lo han adaptado para satisfacer las necesidades de sus comunidades locales, desde permitir un triaje más rápido en clínicas abarrotadas hasta detectar enfermedades oculares y cáncer de cuello uterino.
A medida que los desarrolladores ajustan MedGemma para más especialidades y entornos de atención, estamos impulsando la frontera de la IA de salud abierta. Nuestra investigación más reciente avanza MedGemma con uso de herramientas, de modo que pueda recurrir a los historiales de salud disponibles y otras aplicaciones de las que dependen los médicos. Estamos explorando nuevas modalidades como mamografía, ultrasonido y electrocardiogramas. Las primeras señales apuntan a ganancias sustanciales en capacidades, como responder preguntas clínicas e interpretar imágenes de radiología, imágenes de piel y láminas de patología. Con estos avances, esperamos expandir lo que los innovadores pueden construir, llevando atención médica eficaz a más comunidades en todo el mundo.
7. El estudio de AMIE avanza en la frontera de cómo la IA conversacional puede apoyar a pacientes y médicos
Con nuestra investigación sobre AMIE, estamos explorando el uso de la IA en el razonamiento clínico y las conversaciones, para comprender cómo podría empoderar a los médicos y fortalecer la relación paciente-médico. Nuestra investigación de este año en Nature amplió las capacidades de AMIE más allá del diagnóstico inicial hacia el manejo de enfermedades a largo plazo, y en Nature Medicine, nosotros demostramos cómo puede razonar a través de datos multimodales como imágenes médicas y resultados de laboratorio.
Nuestro nuevo estudio en The Lancet ofrece una perspectiva prometedora de cómo sus capacidades podrían materializarse en entornos clínicos reales. En Beth Israel Deaconess Medical Center, 98 pacientes consultaron de manera segura con AMIE antes de visitas de atención urgente, y los médicos informaron que los resúmenes de la IA les ayudaron a prepararse en el 75% de los casos. También estamos avanzando en las capacidades multimodales de AMIE hacia consultas de video en tiempo real y hemos emprendido un estudio aleatorizado a nivel nacional sobre la IA en entornos reales de atención virtual en asociación con Included Health.
AMIE forma parte de un riguroso trayecto de investigación que se remonta a nuestro histórico artículo MedPalm y todavía estamos en los primeros días.
8. Groundsource permite a los investigadores predecir desastres naturales
La IA puede ayudarnos a predecir desastres con mayor precisión y antelación, dando a las comunidades una mejor oportunidad para prepararse y salvar vidas. Hemos estado avanzando hacia nuestro north staren materia de resiliencia ante crisis: un mundo donde nadie se sorprenda por un desastre natural.
Tomemos el pronóstico de inundaciones. Nuestro modelo hidrológico global, publicado en Nature, nos permite proporcionar pronósticos fluviales confiables con hasta 7 días de antelación, cubriendo a más de 2 billion de personas en más de 150 países para las inundaciones fluviales más significativas e impactantes. Sin embargo, hace apenas un año, predecir inundaciones repentinas todavía parecía inalcanzable. Groundsource es nuestra reciente metodología impulsada por IA que convierte información públicamente disponible sobre crisis en conjuntos de datos históricos de alta calidad, permitiendo a los investigadores construir modelos predictivos más precisos.
Aplicamos por primera vez Groundsource con Gemini para analizar informes de noticias relacionadas con inundaciones y creamos un conjunto de datos estructurado con más de 2.6 millones de eventos de inundación. Este conjunto de datos nos ayudó a superar la falta de datos de referencia para inundaciones repentinas y a entrenar un nuevo modelo que puede predecir la probabilidad de inundaciones repentinas en áreas urbanas con hasta 24 horas de antelación. El conjunto de datos ahora forma parte de la colección Google Earth AI y lo hemos hecho disponible abiertamente para ayudar a los científicos a realizar más análisis e investigación.
Un mapa global que muestra la densidad de eventos de inundación en Groundsource. Los puntos rojos indican inundaciones de GDACS.
9. Los aprendizajes interactivos dan a los maestros la capacidad de crear simulaciones guiadas y personalizadas
Con la interfaz generativa, podemos ir más allá de las salidas estáticas para generar dinámicamente software funcional e interactivo. Nuestro experimento de investigación explora esto en el ámbito de la educación. Ajustamos con precisión la interfaz generativa con salvaguardas pedagógicas para permitir a los maestros crear simulaciones STEM guiadas y personalizadas adaptadas a su plan de estudios. La biblioteca de muestras presenta más de 30 recursos de aprendizaje interactivos generados por IA, todos verificados por maestros, para física, química, biología y matemáticas de secundaria y preparatoria. Las escuelas pueden inscribirse en el Google for Education Pilot Program para compartir comentarios. Esto nos ayudará a mejorar las simulaciones y desarrollar más para uso público, haciendo que la práctica sea mucho más interactiva y atractiva.
10. Play with Putty facilita la creación colaborativa de prototipos en tiempo real para equipos
Play with Putty permite a los equipos construir y crear prototipos juntos en un entorno compartido sin interrumpir su flujo creativo. Demuestra lo que es posible a medida que los modelos de IA se vuelven más eficientes y capaces de generar interfaces completas a partir de instrucciones en lenguaje natural. Las personas pueden interactuar directamente con cualquier parte de la interfaz, mientras que la edición multijugador admite una colaboración fluida en tiempo real. Diseñamos Play with Putty inicialmente para empoderar a nuestros investigadores y equipos de Google para crear prototipos juntos; por ejemplo, explorando nuevas soluciones y visualizaciones con Google Earth AI. Desde entonces, hemos abierto la lista de espera en Google Labs para llevar la alegría de la colaboración humana a los equipos que usan IA en todas partes.
Estas 10 actualizaciones destacan el progreso reciente de nuestra extensa cartera de investigación en muchos dominiosLa tecnología triunfa cuando amplificamos el ingenio humano. En esta época dorada de la investigación y el descubrimiento científico, la oportunidad es mayor que nunca: ser pioneros en avances revolucionarios y compartir herramientas que empoderen a otros, en colaboración con muchos. Nos entusiasma el camino que tenemos por delante.