Google、科学コーディング向けERAを公開しComputational Discoveryを開放
GoogleはGeminiで科学コードを作成・最適化する研究ツールEmpirical Research Assistance(ERA)を公開した。関連論文は本日Natureに掲載され、Gemini for Scienceの一部として世界の科学者に提供される。
GoogleはGeminiで科学コードを作成・最適化する研究ツールEmpirical Research Assistance(ERA)を公開した。関連論文は本日Natureに掲載され、Gemini for Scienceの一部として世界の科学者に提供される。
Co-Scientistは数万の論文を調べ、試験可能な新しい遺伝要因を20以上提案して細胞老化逆転の研究を加速している。一部は実験室で細胞を若い状態へ導き、全体的な機能を改善すると確認された。従来6か月かかったスクリーニングデータの分析も数日に縮める。
Google DeepMindは実験的プロトタイプProject GenieにStreet View groundingを導入した。Mapsのピンで米国内の実在地点を選び、スタイルとキャラクターを指定すると、Genieが実写を出発地点の基準にした操作可能な世界を生成する。
Google DeepMind は Gemini Omni シリーズ最初のモデル Gemini Omni Flash を公開した。画像、音声、動画、テキストを組み合わせて高品質の動画を生成し、自然言語の会話で段階的に編集できる。
Google DeepMind は Gemini for Science を公開し、Google Labs に三つの実験ツールを導入した。Co-Scientist に基づく Hypothesis Generation。
Googleはコンテンツの透明性・検証ツールをSearch、Gemini、Chrome、Pixel、Cloudへ拡大すると発表した。SynthIDは1000億超の画像と動画、6万年分の音声に透かしを付けた。Geminiアプリ内のSynthID検証は5000万回利用され、今後数週間でSearchとChromeにも導入される。
Google DeepMind とシンガポール政府は国家 AI 連携を結び、医療、研究、教育、気候の新事業を始める。AI 支援の「三者ケア」を検討し、AlphaFold と Google Earth で東南アジアの感染症研究を進め、Gemma ベースのランニング支援で視覚障害のある選手の自主訓練を助ける。
Cambridge教授Clare BryantはGoogle Co-Scientistで、インフルエンザなどの種間伝播で敗血症を起こす分子機構を研究する。生成・順位付けされた仮説で未注目のタンパク質を特定し、具体的なアミノ酸部位まで絞った。チームは変異を持つ細胞株で検証しており、2~3年の実験を6か月で完了できる見込みだ。
Calico Life SciencesのMatt OnsumとKatherine LabbéはCo-Scientistで老化生物学の散在する成果を統合し、検証可能な仮説を作っている。
エディンバラ大学は Google Co-Scientist で MASH 肝疾患を研究した。肝生物学と薬理の証拠を統合し、NLRP3 インフラマソームを炎症と代謝の重要な橋渡しと特定して、resmetirom が適格患者の一部にしか効かない理由を説明した。仮説は実験で検証され、標的を絞った二重療法につながる可能性がある。
Google DeepMindのCo-ScientistはMITの機械工学者Ritu RamanによるALS文献の整理を速め、考えを検証可能な仮説に変え、実現性とリスク・利益で順位付けする。
Stanford医学部Gary PeltzのチームはCo-Scientistで肝線維症薬を選別した。提案3薬のうち2つが生きたヒト肝細胞で線維化を阻止し再生を促したが、Peltzが選んだ2薬は無効だった。抗がん剤vorinostatは瘢痕を起こす損傷反応の91%を阻止した。研究はAdvanced Scienceに掲載された。
Google DeepMindとGoogle ResearchのAI気象モデルWeatherNextは、米国立ハリケーンセンターがハリケーンMelissaのジャマイカへのカテゴリー5での上陸を5日前に80%の確信度で予測するのを支援した。3日前には確信度がほぼ100%となった。
Google DeepMind は Gemini 3.5 シリーズの最初のモデル3.5 Flash を公開した。エージェントとコーディングを重視し、本日から Gemini app、Google Search の AI Mode、Google Antigravity、Gemini API、Gemini Enterprise で提供する。
Google DeepMindはNatureでCo-Scientistの研究を発表した。Geminiを基盤とする複数エージェントのAIシステムで、科学的仮説を繰り返し生成、議論、進化させる。
Google DeepMindはAlphaEvolveの1年間の進展をまとめた。Geminiで動くこのコーディングエージェントは、数学・計算機科学の未解決問題から、ゲノム、電力網、量子物理、AIインフラなどへ活動領域を広げた。
Google Research は、公開ツールとデータが世界の25万超の研究者・開発者を支えているとした。DeepVariant、DeepConsensus、DeepPolisher は250万人のエクソームと全ゲノムの処理を支援し、医療基盤モデル MedGemma は480万回超ダウンロードされた。Open Health Stack は10超の国に導入され、6,500万人超をカバーする。
Google DeepMindは医師の臨床的監督の下でAIエージェントが診療を支援するAI co-clinician研究計画を発表した。実際のプライマリーケアの98質問の盲検評価では97件に重大な誤りがなく、医師は既存のエビデンス統合ツールよりその回答を好んだ。140項目の診察技能評価でAIは68項目でプライマリーケア医と同等以上だったが、危険信号の発見と重要な身体診察の指示では専門医が全体として優れていた。
Google Research は、科学者が Empirical Research Assistance(ERA)で研究を進める方法を紹介した。感染症予測、宇宙論、炭素監視、神経科学の四分野を扱う。
Google DeepMindは韓国MSITと協力し、ソウル事務所にAI Campusを設ける。韓国の学術界にAlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist、WeatherNextなどを開放する。
Google ResearchはGoogle PhotosのAuto frameに、撮影後のカメラ視点を変える新手法を導入した。内部の3D点マップ推定モデルで場面と焦点距離を再構成し、生成型潜在拡散モデルで新たな視点から露出する空白領域を埋める。顔の位置と広角の歪みを自動検出して理想的な構図を提案する。人物を含む写真には既に自動適用され、ユーザーはAuto frameの候補から構図を変えた版を選べる。
Google DeepMind は Decoupled DiLoCo の論文を公開した。大規模訓練を分離した計算の島々に分け、非同期データストリームで通信し、局所的なハードウェア障害を隔離する。
Google ResearchはICLR論文ReasoningBankを公開した。成功と失敗の経験から高次の推論パターンを抽出するエージェントメモリーの枠組みで、オープンソース化済みだ。
Google DeepMindは5社と協力し、最先端AIの企業導入を規模化する。Geminiなどへの早期アクセスを提供し、金融、製造、小売、メディア・娯楽向けの業界別AI構成を開発する。現在、AIを大規模な本番運用へ進められた組織は25%だけだ。
Google は推論優先の合成データ基盤 Simula を提案した。データセット構築を機構設計問題として捉え直し、全体の多様化、局所の多様化、複雑化、二つの批評役による品質確認の四段階で、種データなしにゼロから作成する。
Google ResearchはPointInfinity点群フローマッチングで合成ニューロン形態を作るMoGen(Neuronal Morphology Generation)を提案した。PATHFINDER再構築モデルの学習データを補い、検証用のマウス軸索で誤り率を4.4%減らした。主に誤った結合の減少による。
Google DeepMind は新しいテキスト音声変換モデル Gemini 3.1 Flash TTS を公開し、制御性、表現力、音質の向上を打ち出した。本日から開発者は Gemini API と Google AI Studio、企業は Vertex AI でプレビューでき、Workspace ユーザーは Google Vids で利用できる。
Google は、高校生・大学生の問題解決や協働を生成 AI の模擬対話で評価する研究実験 Vantage を公開した。Google Labs で英語の登録を受け付ける。Executive LLM が会話を動的に進め、AI Evaluator が評価表で採点する。NYU との米国18~25歳188人の研究では、AI と専門家の採点一致度は専門家同士に近かった。
Google DeepMindはロボット向けの推論重視モデルGemini Robotics-ER 1.6を公開した。空間推論と複数視点の理解を強化し、円形圧力計、液面表示器、デジタル表示を読む計器読み取り能力を追加した。
Google Researchは衣料品購入の4000以上の人・機械の複数ターン会話、約15000ターンのConvApparelを公開した。LLM利用者シミュレーターと人の現実感の差を測る。
Googleは論文の図を作るPaperVizAgentと自動査読のScholarPeerを公開した。PaperVizAgentは検索、計画、スタイル、可視化、審査の5エージェントで協働する。100点評価で60.2を得てGPT-Image-1.5、Nano-Banana-Pro、Paper2Anyを上回り、人の基準50.0を超えた唯一の枠組みだった。
Google ResearchはIRI、ERQなどの心理質問票を改変した状況判断テスト(SJT)で、実際のユーザー・助手の場面の行動傾向が人の共通認識に合うか評価する枠組みを提案した。
Google DeepMindはGemma 4モデル群を公開した。E2B、E4B、26B MoE、31B Denseの4サイズを用意し、Apache 2.0ライセンスを採用する。
Google Research は『Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation』で評価項目数と項目ごとの注釈者数を比較した。一般的な1人、3人、5人では足りないことが多く、人の意見の違いを反映するには10人超が必要な場合が多い。
Google Quantum AI は白書で、将来の量子コンピューターが暗号資産を守る楕円曲線暗号を破るために必要な量子ビットとゲートの数は、従来の見積もりより少ないとした。
Google DeepMindはGeminiで動く実験的なAIポインターを公表した。指しているものだけでなく、ユーザーにとっての意味も理解する。作業を中断しないこと、周囲の視覚・意味的文脈を捉えること、「これ」「あれ」のような自然な略し方に対応すること、ピクセルを場所、日付、物体など操作可能な実体へ変えることの4原則を示した。
GoogleはGeminiとWebXR、three.js、LiteRT.jsを使うXR Blocksを組み合わせたVibe Coding XRを公開した。自然言語の指示を物理的な状況を認識するAndroid XRアプリに変え、公式には60秒以内で完了する。
Google Research は TurboQuant を公開した。訓練や微調整なしで、モデル精度を損なわず KV キャッシュを3 bitに量子化できる。QJL と PolarQuant の二手法も提案した。
S2VecはS2 Geometryによる区画とラスタライズで建物・道路を多層画像へ変え、マスク付き自己符号化(MAE)で汎用埋め込みを学ぶ。米国人口密度や所得中央値など、未見地域のゼロショット社会経済予測でSATCLIP、GEOCLIPを上回るが、樹木被覆や標高では改善が必要だ。
Google Research は The Check Up で複数の医療 AI の進展を示した。Fitbit と研究した Personal Health Agent(PHA)を含み、単一用途アプリより長期的健康を支えやすいと分かった。