우리는 연구와 과학적 발견의 황금기를 살아가고 있습니다. Google Research의 과학자와 연구자들에게 이 기회는 선구적인 혁신을 넘어섭니다. 우리는 또한 글로벌 생태계에 힘을 실어주는 강력한 도구를 구축하고 공유하고 있습니다. AI는 인간의 독창성을 증폭기 역할로 작용하여 호기심과 엄격한 탐구가 꽃피울 수 있는 조건을 만들어냅니다.
오늘 마운틴 뷰에서 열리는 Research@ 행사에서 우리는 의사, 과학자, 개발자, 공중보건 관계자 및 그 밖의 사람들에게 그동안 불가능했던 인사이트와 역량을 어떻게 제공하고 있는지 시연하고 있습니다.
주요 하이라이트 10가지입니다:
1. Google Earth AI, 조직과 사회를 위한 행성 규모의 인텔리전스 구현
글로벌 과제를 해결하려면 정확하고 실제 상황에 기반한 행성 정보가 필요합니다. 다음과 같이 Google Earth AI, 예측하는 것이 가능해집니다 공중보건 위협, 가속화 청정 에너지 투자를 제공하며 기업들 미래를 내다보는 능력 등이 포함됩니다. 오늘 우리는 확장합니다 얼리 액세스 Google Earth AI의 세 가지 새로운 활용 방식을 탐색하도록 파트너에게 초대하며 새로운 실험적 기능들:
- 의 일부로서 얼리 액세스 실험 기능의 일환으로 더 심층적인 지리공간 분석 수행 구글 어스.
- 우리의 행성 예측 엔진.
- 통합 개발자들이 실험적인 에이전트 간(agent-to-agent) API를 통해 위성 영상 파싱, 라우팅, 인구 통계 임베딩 같은 핵심 기능에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있도록, 우리의 지리 공간 추론(Geospatial Reasoning) 에이전트 기술을 맞춤형 워크플로에 직접 통합합니다.
우리는 또한 다음의 통합을 발표합니다 Google 데이터세트 검색 1억 개 이상의 공개 데이터셋을 쿼리하기 위한 기능, 그리고 TimesFM 행성 실시간 모니터링(nowcasting) 및 예측(forecasting) 반복 작업을 위한 기능입니다. 이 모든 기능은 다음과 같은 행성 기초 모델을 포함하여 70개가 넘는 지리공간 도구로 구동됩니다: Remote Sensing Foundation Model (RSFM) 및 Population Dynamics Foundation Model (PDFM). 이는 오늘 공개된 Earth AI Technical Report에 상세히 설명된 실증적 벤치마크를 통해 검증되었습니다. 이를 통해 개발자, 보건 리더, 기업 팀은 복잡한 지리공간 워크플로를 자동화할 수 있습니다.
사회적 임팩트 노력을 더욱 지원하기 위해, Google.org 는 위기 대응력과 공중 보건 분야에서 활동하는 단체들에 10 million 달러의 자금을 지원하고 있습니다. 여기에는 2 million 달러가 포함되며, 이는 The Milken Institute 에 제공되어 저렴한 주택, 청정 에너지, 광대역 인터넷, 안전한 상수도 시스템 및 기타 필수 인프라의 병목 현상을 해소하는 데 사용됩니다.
Google Earth AI의 지리공간 기반 모델은 질병 발생을 예측하고 공중 보건 팀이 선제적이고 예방적인 조치를 취할 수 있도록 지원하는 데 활용되고 있습니다.
2. 멀티 에이전트 오케스트레이션을 통한 기존 지식 기반 과학 연구 지원
기존 문헌은 새로운 과학적 발견을 이끄는 훌륭한 지식 원천입니다. 우리는 멀티 에이전트 오케스트레이터를 구축하여 과학자들이 이전 방법과 분석을 재현한 후 이를 새로운 환경에 적용함으로써 중요한 연구 과제를 해결할 수 있도록 했습니다. 한 예로, 이를 통해 연구진은 유체 역학에서 역설계 문제를 해결하기 위한 새로운 방법론을 요도 카테터 설계에 적용할 수 있었습니다. 시뮬레이션에서 세균 감염을 더 효과적으로 예방하는 카테터 설계를 발견했습니다.
이는 과학 워크플로우를 가속화하기 위한 기존 도구들을 보완합니다. Empirical Research Assistance 는 과학자들이 수천 개의 코드 변형을 병렬로 생성하고 테스트할 수 있게 해주며, 연구자들이 생물학부터 우주론, 경제학에 이르는 결과를 도출하는 데 도움을 주었습니다. Co-Scientist는 Google DeepMind와 협력하여 구축된 멀티 에이전트 도구로, 새로운 가설을 생성할 수 있으며 이미 Stanford University 연구자들과 같은 파트너들이 간 섬유증 퇴치를 위해 재활용된 약물을 발견하도록 도왔습니다.
3. Deep Review는 저자들이 기술 문서의 명확성과 정확성을 개선하도록 돕습니다
철저한 동료 검토는 과학적 방법론의 핵심 부분입니다. 우리는 복잡한 문서 전반에 걸쳐 엄격한 검증을 제공하는 Deep Review라는 에이전트 시스템 을 만들었습니다. AI가 전문가의 기술 문서 작성을 돕는 데 점점 더 많이 사용되고 있으므로 이는 특히 중요합니다. 많은 Google 연구자와 외부 저자들이 이미 이 시스템의 초기 버전을 사용하여 최상위 컴퓨터 과학 학회에 제출된 16,000건이 넘는 연구 논문을 검토했습니다. 이 시스템은 논리적 일관성과 사실 검증을 확인함으로써 무거운 인지적 작업을 도와주며, 과학자들은 창의적 방향에 대한 권한을 유지합니다. 오늘 우리는 Deep Review 접근 권한을 일반 대중에게 확대하여 법적 계약서부터 재무 보고서에 이르는 다양한 기술 문서를 검증할 수 있도록 돕습니다.
4단계 파이프라인을 보여주는 시스템 아키텍처.
4. 차세대 엣지 AI 칩이 제조사들이 미래의 웨어러블을 만들 수 있게 합니다
웨어러블 기기의 증가와 함께 하드웨어 제조사들은 고객들의 종일 성능에 대한 높은 기대를 충족하기 위해 효율적인 엣지 애플리케이션을 개발할 도구가 필요합니다. 올해 초, 우리는 Google의 Coral NPU가속기 코어를 사용하는 최초의 Synaptics Coralboard 를 출시했습니다. 이를 통해 AI 및 ML 엔지니어는 신속하게 프로토타입을 제작하고 기기를 만들 수 있습니다. 다음 주에 우리는 Synaptics가 당사의 오픈 소스 IP를 사용하여 만든 공동 설계된 차세대 저전력 엣지 AI 칩을 공개할 예정입니다. 이 칩은 차세대 스마트 안경과 시계, 연결 카메라, 스트리머, 산업용 비전 및 음성 시스템을 만드는 설계 엔지니어들에게 더 높은 효율성과 성능을 제공합니다.
상대적 크기를 보여주기 위해 동전 옆에 표시된 Synaptics의 새로운 저전력 엣지 AI 칩.
5. TimesFM과 TabFM이 기업들이 숫자를 다루는 방식을 변화시킵니다
언어 모델은 텍스트에서 뛰어난 성능을 보이지만, 비즈니스 및 운영 결정은 또한 숫자에 의존합니다. TimesFM 과 TabFM 은 원시 수치 분포, 즉 시계열 스트림(시간에 따라 변하는 데이터)과 구조화된 테이블 데이터(스프레드시트와 같은)를 추론하도록 특별히 설계된 파운데이션 모델입니다. 두 모델 모두 학습 없이 즉시 정확한 예측을 제공합니다. 이들은 각 분야의 주요 공개 벤치마크에서 최상위권을 차지하고 있으며 모든 Cloud BigQuery 사용자에게 제공됩니다. 오늘 우리는 이러한 모델들을 Gemini for business에 통합할 예정임을 발표합니다. 곧 사업주, 분석가, 운영 책임자 또는 코디네이터는 복잡한 운영 테이블과 수백만 행의 데이터를 기반으로 제품 판매나 병상 수용 capacity 같은 추세를 예측할 수 있게 됩니다. 민감한 데이터는 조직의 경계 내에 안전하게 유지되며, 사람들은 몇 초 만에 필요한 답을 얻을 수 있습니다.
TimesFM-3의 다변량 예측은 향후 계획된 프로모션일에 사업의 판매 증가를 예측하는 데 도움을 줍니다.
6. MedGemma는 혁신가들이 헬스 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다
MedGemma, 게재됨 지난주 소식 네이처 메디슨(Nature Medicine), 는 65,000명이 넘는 고유한 혁신가들에 의해 1,000만 회 이상 다운로드되었습니다. 이는 구축하는 개발자들을 위한 개방형 기반 역할을 합니다. 특수 응용 프로그램개발자들은 혼잡한 진료소에서의 더 빠른 분류부터 선별 검사에 이르기까지, 지역 사회의 필요에 맞추어 이를 조정해 왔습니다. 안질환 그리고 자궁경부암.
개발자들이 MedGemma를 더 많은 전문 분야와 진료 환경에 맞게 세밀하게 조정함에 따라, 우리는 오픈 헬스 AI의 최전선을 넓혀가고 있습니다. 우리의 최신 연구는 MedGemma에 도구 사용 기능을 더해, 임상의들이 의존하는 사용 가능한 건강 기록과 다른 애플리케이션을 활용할 수 있도록 합니다. 우리는 유방촬영술, 초음파, 심전도 같은 새로운 모달리티를 탐색하고 있습니다. 초기 결과에 따르면 임상 질문에 답변하고 방사선 스캔, 피부 이미지, 병리 슬라이드를 해석하는 등의 능력에서 상당한 향상이 나타나고 있습니다. 이러한 발전을 통해 혁신가들이 만들어낼 수 있는 것의 범위를 넓히고, 전 세계 더 많은 지역 사회에 효과적인 의료 서비스를 제공하기를 희망합니다.
7. AMIE 연구, 대화형 AI가 환자와 임상의를 지원할 수 있는 방식의 최전선을 한 걸음 앞으로 나아가게 하다
우리의 연구를 통해 AMIE우리는 AI가 임상 추론과 대화에서 어떻게 활용될 수 있는지 탐구하며, 이것이 임상의에게 힘을 실어주고 환자-임상의 관계를 강화할 수 있는 방법을 이해하고자 합니다. 올해 우리의 연구는 Nature AMIE의 능력을 초기 진단을 넘어 장기 질환 관리로 발전시켰으며, 그리고 네이처 메디슨(Nature Medicine), 우리 보여주었다 의료 영상 및 검사 결과 같은 멀티모달 데이터를 가로질러 추론할 수 있는 방식.
우리의 새로운 연구 속에 랜싯(The Lancet) 실제 임상 환경에서 그 기능이 어떻게 구현될 수 있는지에 대한 유망한 전망을 제시합니다. 베스 이스라엘 디어코니스 메디컬 센터(Beth Israel Deaconess Medical Center)응급 진료 방문에 앞서 98명의 환자가 안전하게 AMIE로 상담을 받았으며, 임상의들은 75%의 사례에서 AI 요약이 준비에 도움이 되었다고 보고했습니다. 또한 AMIE의 멀티모달 기능을 다음 단계로 발전시켜 나가고 있습니다. 실시간 화상 상담 그리고 ~을 향해 나아갔습니다 전국 단위 무작위 연구 와의 협력을 통해 실제 가상 진료 환경에서 AI를 적용한 결과, Included Health.
AMIE는 우리의 획기적인 MedPalm 논문으로 거슬러 올라가는 엄격한 연구 여정의 일부이며, 아직은 초기 단계입니다.
8. Groundsource는 연구자들이 자연재해를 예측할 수 있게 합니다
AI는 우리가 재해를 예측 하는 데 있어 더 높은 정확도와 대응 시간을 제공하여, 지역 사회가 더 잘 준비하고 생명을 구할 기회를 갖도록 돕습니다. 우리는 위기 대응력을 위한 우리의 north star를 향해 진전을 이루어 왔습니다. 바로 자연재해에 아무도 놀라지 않는 세상입니다.
가져가기 홍수 예보. 우리의 전 지구 수문 모델, 게재된 네이처, 150개국 이상에서 20억 명 이상을 대상으로 가장 크고 영향력 있는 강 홍수에 대해 최대 7일 전까지 신뢰할 수 있는 강 예보를 제공할 수 있게 해줍니다. 그러나 불과 1년 전만 해도 산사태성 홍수 예측은 여전히 불가능해 보였습니다. Groundsource 는 저희의 최근 AI 기반 방법론 위기에 관한 공개 정보를 고품질 역사적 데이터셋으로 변환하여 연구자들이 더 정확한 예측 모델을 구축할 수 있게 해주는 것입니다.
처음으로 Groundsource with Gemini를 적용해 홍수 관련 뉴스 보도를 분석하여 260만 건이 넘는 홍수 사건으로 구성된 구조화된 데이터셋을 구축했습니다. 이 데이터셋은 다음을 위한 실측 데이터 부족 문제를 극복하는 데 도움이 되었습니다. 산사태가 아닌 돌발 홍수 및 도시 지역의 돌발 홍수 가능성을 최대 24시간 전에 예측할 수 있는 새로운 모델을 훈련했습니다. 이 데이터셋은 이제 Google Earth AI 컬렉션의 일부이며 우리는 그것을 공개적으로 이용 가능한 과학자들이 추가 분석과 연구를 수행할 수 있도록 돕기 위함입니다.
Groundsource에서 확인되는 홍수 발생 밀도를 보여주는 세계 지도입니다. 빨간색 점은 GDACS의 홍수를 나타냅니다.
9. 인터랙티브 학습 콘텐츠를 통해 교사는 맞춤형 안내 시뮬레이션을 만들 수 있습니다
생성형 UI를 사용하면 정적 출력을 넘어 기능적이고 상호작용적인 소프트웨어를 동적으로 생성할 수 있습니다. 저희의 연구 실험 교육 분야에서 이를 탐구합니다. 우리는 파인튜닝합니다 생성형 UI 교육적 가이드라인을 갖추어 교사가 자신의 교육과정에 맞춘 맞춤형, 안내형 STEM 시뮬레이션을 만들 수 있도록 지원합니다. 이 샘플 라이브러리 중·고등학교 물리, 화학, 생물, 수학을 위한 교사들이 검수한 30개 이상의 AI 생성 학습 인터랙티브를 제공합니다. 학교는 다음에 가입할 수 있습니다. Google for Education 파일럿 프로그램 피드백을 공유해 주세요. 이는 시뮬레이션을 개선하고 공공용으로 더 많이 개발하여 연습을 훨씬 더 상호작용적이고 매력적으로 만드는 데 도움이 될 것입니다.
10. Putty와 함께 놀기는 팀을 위한 협업적 실시간 프로토타이핑을 지원합니다
Putty로 놀기 팀이 창작 흐름을 끊지 않고 공유 환경에서 함께 구축하고 프로토타입을 만들 수 있도록 합니다. 이는 AI 모델이 더욱 효율적이 되고 자연어 프롬프트만으로 전체 인터페이스를 생성할 수 있게 될 때 가능한 일을 보여줍니다. 사람들은 인터페이스의 어떤 부분과도 직접 상호작용할 수 있으며, 멀티플레이어 편집을 통해 원활한 실시간 협업이 가능합니다. 우리는 처음에 Play with Putty를 구글 전체의 연구자와 팀이 함께 프로토타입을 만들 수 있도록 지원하기 위해 설계했습니다. 예를 들어 Google Earth AI와 함께 새로운 솔루션과 시각화를 탐색하는 것이 그 예입니다. 이후 우리는 Google Labs에서 웨이팅리스트를 열어 어디서나 AI를 사용하는 팀에 인간 협업의 즐거움을 선사하고자 합니다.
이번 10가지 업데이트는 다음 분야 전반에 걸친 우리의 광범위한 연구 포트폴리오에서 최근 이룬 진전을 보여줍니다: 많은 도메인. 기술은 인간의 창의성을 증폭시킬 때 성공합니다. 연구와 과학적 발견의 이 황금기에 있어서 기회는 그 어느 때보다 큽니다 — 많은 이들과 협력하여 혁신적인 돌파구를 개척하고 다른 사람들에게 힘을 실어주는 도구를 공유할 수 있는 기회입니다. 앞으로의 여정이 기대됩니다.