Google DeepMind、AI生成タンパク質に検証可能な透かしを埋め込むSynthID Bioを公開
Google DeepMindはSynthID Bioを公開し、透かし技術を合成生物学に導入した。生物のコードに知覚できない署名を埋め込むことで、生物学的な機能を維持しながら、デジタルモデルと合成された実物のタンパク質の両方で透かしを検証できるようにする。
Google DeepMindはSynthID Bioを公開し、透かし技術を合成生物学に導入した。生物のコードに知覚できない署名を埋め込むことで、生物学的な機能を維持しながら、デジタルモデルと合成された実物のタンパク質の両方で透かしを検証できるようにする。
NVIDIAはGoogle DeepMind、EMBL-EBIなどの世界的研究連合に加わり、AlphaFold Databaseで2800種超のウイルスのタンパク質複合体の予測3D構造を公開した。科学者は誰でも無料で使える。
GoogleのEmpirical Research Assistance(ERA)は、評価関数で表せる科学問題をGeminiに渡して解法を自動探索する。実験notebookの木を保持し、Upper Confidence Boundで枝を選び、毎回約10の変種を提案する。Gemini 2.0から2.5への進化で、全く使えない状態から優れた成果に変わった。
Google DeepMindはGemini 3.1 Proを使う100の自律エージェントに71の数学問題を解かせた論文を発表した。37問を通常に解いた後、1エージェントが自動採点の欠陥を発見した。27分以内に共有知識庫と私信で広まり、残り34問が「解かれた」。
Google DeepMindとFenris CreationsはEVE Onlineを含むEVE UniverseでAIによる新たな遊びの試作を探る研究協力を結んだ。
Google ResearchはNatureに研究を発表し、量子誤り訂正の検出イベントからエージェントが継続学習する強化学習の枠組みを提案した。計算中に数千の制御パラメーターを動的に調整してドリフトに対処する。
Google DeepMindとIsomorphic Labsは、モデルの悪用防止と防御支援の両面から生物学的レジリエンスを進める共同策を公表した。過去12か月で政府機関、バイオセキュリティー団体、研究組織と15以上の協力関係を築いた。
Google ResearchとGoogle DeepMindは、ラベルなしのウェアラブルデータから直接学習する大型センサー基盤モデルSensorFMを提案した。500万人の同意済み参加者による1兆分超のマルチモーダル信号で事前学習し、100か国以上、20機種以上のFitbitとPixel Watchを対象とする。
Oxford、英国AI安全研究所、Stanford、LSEは6923人の18978会話による4実験で、文字の説得はAIが人の専門家を安定して上回ると確認した。専門家が話題を選び、事前研究し、1000ポンドの賞金で動機付けされても同じだった。
Google DeepMind はアジア太平洋で初のアクセラレーターを始めた。「AI for the Planet」に焦点を当て、地域のスタートアップ、研究チーム、非営利団体を対象に3か月実施する。選ばれた組織は専門家の指導と個別支援を受け、Google AI 専門家の最先端 AI・科学 AI モデルで自然、気候、農業、エネルギーの問題に取り組む。シンガポールの対面合宿で開始し、参加意向の登録を受け付けている。
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 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。