人工知能開発におけるすべての Google プロジェクト

AGI – 科学と人工知能の関係はますます深まっています。このことは Google によって強調されており、Google は専用のブログ投稿で、数十年間の停滞を経て、今日の AI が科学研究の進歩を可能にする原動力の 1 つであることを説明しています。この記事では、どう見ても私たちが発見と改善の新時代にどっぷり浸かっていることを示す 9 つの例をまとめています。また、Google の AI 分野の最新プロジェクトについて学ぶ方法でもあります。これは、Google DeepMind と英国王立協会が主催する AI for Science フォーラムの調査結果の概要です。このフォーラムには、科学コミュニティ、政策立案者、業界リーダーが集まり、発見科学の推進における AI の変革の可能性を探求し、世界で最も緊急な課題。

タンパク質の構造を予測する

2022 年、Google DeepMind は AlphaFold 2 モデルのおかげでこれを実現しました。以前は、単一タンパク質の 3D 構造を決定するには通常 1 年以上かかりましたが、この新しいモデルでは、これらの形状を数分で驚くべき精度で予測できます。無料のデータベースでタンパク質の構造予測を公開することで、世界中の科学者が新薬の開発、抗生物質耐性との戦い、プラスチック汚染への取り組みなどの分野での研究を加速できるようになりました。 AlphaFold 3 によって達成できる次のステップは、生命のすべての分子の構造と相互作用を予測することです。

前例のないレベルで脳をマッピングする

Googleは、ハーバード大学のリヒトマン研究所を含む他の企業と協力して、これまで前例のない詳細レベルで人間の脳の小さな部分をマッピングしました。 このプロジェクトは 2024 年にリリースされますこれまでに見たことのない脳内部の構造が明らかになりました。また、研究をスピードアップするために、AI が生成した各細胞のアノテーションを含む完全なデータセットが一般に公開されました。

洪水を予測 (そして命を救う)

2018年、研究者らは、ダムのない河川流域における極端な河川事象を確実に予測できる人工知能モデルの開発に成功した。すべて最大 5 日前までの配信で、いわゆるナウキャスト (ゼロデイ リード タイム) と同等以上の信頼性があります。 2024 年、Google Research は対象範囲を世界 100 か国、7 億人に拡大し、以前のモデルより 7 日早く同じ精度を提供できるようにモデルを改良しました。

森林火災を早期に特定して消防士を支援する

気候がますます暑くなり乾燥する中、山火事は世界中の地域社会に被害を与えています。 2024年には、 Google Research は米国森林局と提携して FireSat を開発人工知能モデルと新しい地球規模の衛星群は、教室サイズの火災を検出して追跡するために特別に設計されており、20 分以内に高解像度の画像を提供します。

天気を読む

2023 年、Google DeepMind は、業界標準の気象シミュレーション (HRES) よりも正確かつはるかに高速に、最大 10 日前の気象状況を予測することを目的とした機械学習研究モデルである GraphCast モデル コードを開始し、利用できるようにしました。 GraphCast はサイクロンの経路 (および洪水などの関連リスク) も特定します。

数学的推論を改善する

AI は、データと推論能力の不足により、複雑な数学に常に苦労してきました。 2024年にGoogle DeepMindが発表 アルファジオメトリ、 複雑な幾何学問題を解決できる人工知能システム。 Gemini によってトレーニングされた次のモデルである AlphaGeometry 2 は、新しいモデル AlphaProof と結合され、これらを組み合わせることで、過去 25 年間の歴史的な国際数学オリンピック (IMO) の幾何学問題の 83% が解決されました。

化学における量子コンピューティングの使用

Google の研究者は、カリフォルニア大学バークレー校およびコロンビア大学と協力して、量子コンピューター上でこれまでに行われた最大規模の化学シミュレーションを実行しました。 2022 年に発表された結果は、従来の手法と競合するだけでなく、量子コンピューティングに通常伴う面倒なエラー軽減を必要としませんでした。これらのシミュレーションを実行できるため、化学反応性と反応速度をさらに正確に予測できます。

材料科学の進歩

2023 年に、Google DeepMind は人工知能に基づく新しいツールである Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) も発表しました。最新のシミュレーションによれば、このツールはすでに低温で安定な 380,000 の材料を発見しています。世界がエネルギー、処理能力、材料科学への新たなアプローチを模索している現在、この研究はより優れた革新的な太陽電池、電池、および潜在的な超伝導体への道を開く可能性があります。