30.04.2026 05:08
✔️ Google показала, как AI уже помогает делать настоящую науку Google Research рассказала, как её система Empirical Research Assistance, или ERA, испо…
✔️ Google показала, как AI уже помогает делать настоящую науку
Google Research рассказала, как её система Empirical Research Assistance, или ERA, используется учёными в реальных исследовательских задачах. Не для красивых демо, а в эпидемиологии, космологии, климатических наблюдениях и нейронауке.
Суть ERA простая: это AI-помощник для эмпирических исследований, который помогает строить вычислительные модели, писать исследовательский софт, анализировать данные и искать рабочие решения там, где обычный ручной подход слишком медленный.
Первый пример - прогнозы госпитализаций по гриппу, COVID-19 и RSV. Google начала отправлять еженедельные прогнозы для штатов США, включая горизонты до четырёх недель вперёд. По публичным leaderboard для flu и COVID-19 прогнозы Google держатся около верхних позиций и местами конкурируют с инструментами CDC и ведущих исследовательских групп.
Второй пример - космология. ERA вместе с Gemini Deep Think помогла вывести обобщённые решения для задачи о гравитационном излучении от cosmic strings. Это уже не просто «модель написала код», а попытка работать на уровне открытых математических задач, где классические методы упираются в сингулярности.
Третий пример - климат. Исследователи использовали ERA, чтобы вытаскивать сигнал CO2 из данных погодного спутника GOES-East. Сам спутник не создавался для мониторинга углекислого газа, но AI-модель научилась использовать его наблюдения вместе с другими данными и получать оценки CO2 с гораздо более плотным покрытием по времени и пространству.
Четвёртый пример - нейронаука. ERA помогала искать механизмы нейронных цепей у zebrafish. Важный момент: система не просто подгоняла статистическую модель, а находила интерпретируемые механизмы, которые затем проверялись на новых стимулах.
Материал Google Research: https://research.google/blog/four-ways-google-research-scientists-have-been-using-empirical-research-assistance/
Google Research рассказала, как её система Empirical Research Assistance, или ERA, используется учёными в реальных исследовательских задачах. Не для красивых демо, а в эпидемиологии, космологии, климатических наблюдениях и нейронауке.
Суть ERA простая: это AI-помощник для эмпирических исследований, который помогает строить вычислительные модели, писать исследовательский софт, анализировать данные и искать рабочие решения там, где обычный ручной подход слишком медленный.
Первый пример - прогнозы госпитализаций по гриппу, COVID-19 и RSV. Google начала отправлять еженедельные прогнозы для штатов США, включая горизонты до четырёх недель вперёд. По публичным leaderboard для flu и COVID-19 прогнозы Google держатся около верхних позиций и местами конкурируют с инструментами CDC и ведущих исследовательских групп.
Второй пример - космология. ERA вместе с Gemini Deep Think помогла вывести обобщённые решения для задачи о гравитационном излучении от cosmic strings. Это уже не просто «модель написала код», а попытка работать на уровне открытых математических задач, где классические методы упираются в сингулярности.
Третий пример - климат. Исследователи использовали ERA, чтобы вытаскивать сигнал CO2 из данных погодного спутника GOES-East. Сам спутник не создавался для мониторинга углекислого газа, но AI-модель научилась использовать его наблюдения вместе с другими данными и получать оценки CO2 с гораздо более плотным покрытием по времени и пространству.
Четвёртый пример - нейронаука. ERA помогала искать механизмы нейронных цепей у zebrafish. Важный момент: система не просто подгоняла статистическую модель, а находила интерпретируемые механизмы, которые затем проверялись на новых стимулах.
Материал Google Research: https://research.google/blog/four-ways-google-research-scientists-have-been-using-empirical-research-assistance/