人工智能加速科学研究，产生更大的现实影响

谷歌一直将人工智能作为科学进步的催化剂，如今的发现速度已经达到了非凡的新水平。这种加速改变了研究周期，以前所未有的速度将基础性突破转化为实际应用。

人工智能不仅不会取代人类的创造力，反而会成为人类潜能的强大放大器。我们的研究人员利用人工智能解决基础科学问题，拓展我们的集体知识，同时为全球挑战开发创新解决方案。通过与学术机构和行业合作伙伴的密切合作，我们致力于通过与更广泛的研究社区共享工具和资源，使这些变革性技术的使用平民化。

研究影响的关键领域

在以下四个领域，谷歌研究院取得了具有现实影响的重大科学进步。

生物医学的变革性进步

我们正在通过人工智能加速医学突破，从而实现个性化治疗、扩大研究机会并开启新的生物洞察力。我们的人工智能联合科学家计划代表了一种模式的转变，它将多个人工智能代理结合起来，综合信息并生成新的研究假设，通过自然语言交互增强科学家的能力。

最近的创新包括我们在《自然》（Nature）杂志上发表的多模态AMIE系统，该系统通过在传统问诊的同时解读可视化医疗数据，提高了诊断的准确性。在 MedPaLM 的基础上，我们扩展了健康人工智能开发工具，并推出了 TxGemma - 专为治疗开发而优化的开放模型，补充了我们现有的放射学和皮肤病学成像模型。

在基因组学研究方面，我们正在通过 REGLE 等工具提高对疾病的理解，该工具可以在没有监督的情况下识别基因变异关联。现在，我们的开源 DeepVariant 模型通过合作的泛基因组参考项目，在分析不同遗传背景方面的准确性提高了 30%。

开创性的神经科学发现

十多年来，我们一直站在连接组学研究的前沿，为大脑复杂的线路解密。我们的最新突破--LICONN（发表于《自然》）--通过使用标准实验室显微镜进行全面的连接分析，彻底改变了神经元图谱，极大地提高了全球研究的可及性。

通过与顶尖机构合作，我们创建了 ZAPBench - 一个前所未有的数据集，可追踪整个斑马鱼大脑中的 70,000 多个神经元。这一开放资源有助于神经科学家研究脊椎动物神经结构与活动模式之间的重要关系。

我们与普林斯顿大学、纽约大学和沪江网的跨学科合作继续揭示深度学习架构与人类语言处理之间迷人的相似之处，表明人工智能模型可能为理解认知提供新的框架。

行星挑战的解决方案

我们的地理空间计划正在使关键的环境数据能够被普遍获取。从我们最近发射的第一颗卫星开始，FireSat 卫星星座将在全球范围内提供 20 分钟间隔的高分辨率野火监测--帮助应急服务部门更早地发现火灾，同时改进火灾行为的科学模型。

新的地理空间推理技术将我们的基础模型与生成式人工智能相结合，通过直观对话将复杂的环境数据转化为可操作的见解。这项创新以我们现有的洪水、天气和基础设施测绘系统为基础，从城市规划到气候科学都有深远的应用。

量子计算前沿

经过多年的基础工作，我们的 Willow 量子处理器在纠错和性能方面实现了重大飞跃。通过与桑迪亚国家实验室（Sandia National Labs）的合作，我们已经展示了量子算法，通过对等离子体行为进行有效建模，可以彻底改变聚变能源研究--这是实现可持续清洁能源解决方案的关键一步。

我们正在进行的混合量子模拟研究将继续为材料科学、化学和基础物理学带来新的可能性。曾经的理论可能性正在加速进入实际应用领域。

在所有这些学科中，我们将继续致力于探索大胆的科学问题，开发人工智能驱动的解决方案，为全球数十亿人带来积极影响。下一个发现时代已经到来，它比以往任何时候都更具协作性和可及性。