Содержание
- 1 1. Решение «большой задачи» 50-летнего предсказания структуры белка
- 2 2. Показать человеческий мозг в беспрецедентных деталях, чтобы поддержать исследования в области здравоохранения.
- 3 3. Спасайте жизни с помощью точного прогнозирования наводнений
- 4 4. Обнаруживайте лесные пожары раньше, чтобы помочь пожарным быстрее их остановить.
- 5 5. Прогнозируйте погоду быстрее и точнее
- 6 6. Расширение границ математических рассуждений
- 7 7. Используйте квантовые вычисления для точного прогнозирования химической активности и кинетики.
- 8 8. Ускорить материаловедение и создать потенциал для более устойчивых солнечных элементов, батарей и сверхпроводников.
- 9 9. Сделайте значительный шаг к ядерному синтезу – и изобилию чистой энергии
1. Решение «большой задачи» 50-летнего предсказания структуры белка
Эксперты на протяжении десятилетий называли демистификацию сворачивания белка «грандиозной задачей». В 2022 году Google DeepMind поделился предсказанными структурами 200 миллионов белков из своих Модель АльфаФолд 2. Раньше для определения трехмерной структуры одного белка обычно требовался год или больше. AlphaFold может предсказать эти формы с поразительной точностью за считанные минуты. Публикуя предсказания структуры белка в бесплатная база данныхэто позволило ученым всего мира ускорить прогресс в таких областях, как развитие новые лекарства, борьба с устойчивостью к антибиотикам И борьба с пластиковым загрязнением. На следующем этапе модель AlphaFold 3 основывается на AlphaFold 2, чтобы предсказать структуру и взаимодействие всех молекул жизни.
2. Показать человеческий мозг в беспрецедентных деталях, чтобы поддержать исследования в области здравоохранения.
Мало что осталось более загадочным с течением времени, чем человеческий мозг. Разрабатывался более 10 лет возможность подключения В рамках этого исследования Google объединилась с другими организациями, в том числе с Гарвардской лабораторией Лихтмана, чтобы нанести на карту крошечную часть человеческого мозга на уровне детализации, который ранее не был достигнут. Этот проект, выпущенный в 2024 году, выявил новые структуры человеческого мозга. Полный набор данных, включая аннотации, созданные ИИ для каждой ячейки, был обнародован, чтобы ускорить исследования.
3. Спасайте жизни с помощью точного прогнозирования наводнений
Когда в 2018 году стартовал проект Google по прогнозированию наводнений, многие считали, что невозможно точно предсказать крупномасштабные прогнозы наводнений из-за нехватки данных. Но исследователям удалось разработать модель искусственного интеллекта, которая обеспечила надежность прогнозирования экстремальных речных явлений в неизмеренных водоразделах на срок до пяти дней с надежностью, равной или превышающей прогнозы текущей погоды (предел времени в ноль дней). В 2024 году Google Research расширила этот охват до 100 стран и 700 миллионов человек по всему миру — и улучшила модель искусственного интеллекта так, что она обеспечивает ту же точность в течение семи дней, что и предыдущая модель — пять дней.
4. Обнаруживайте лесные пожары раньше, чтобы помочь пожарным быстрее их остановить.
Лесные пожары все чаще наносят ущерб сообществам по всему миру из-за более жаркого и сухого климата. В 2024 году компания Google Research в партнерстве с Лесной службой США разработала FireSat, модель искусственного интеллекта и новую глобальную группировку спутников, специально предназначенную для обнаружения и отслеживания лесных пожаров размером с комнату, предоставляя изображения с более высоким разрешением за 20 минут. Это позволит пожарным службам реагировать быстрее, потенциально спасая жизни, имущество и природные ресурсы.
5. Прогнозируйте погоду быстрее и точнее
В 2023 году Google DeepMind запустила и открыла исходный код модели ГрафКастисследовательская модель машинного обучения, которая предсказывает погодные условия на 10 дней вперед более точно и намного быстрее, чем эталонная отраслевая система моделирования погоды (HRES). GraphCast также может прогнозировать траектории циклонов (и связанные с ними риски, такие как наводнения) с большей точностью. и точно предсказал ураган Ли прибудет в Новую Шотландию на три дня раньше традиционных моделей.
6. Расширение границ математических рассуждений
Исторически ИИ сталкивался со сложными математическими вычислениями из-за нехватки данных и навыков рассуждения. Затем, в 2024 году, Google DeepMind объявила АльфаГеометриясистема искусственного интеллекта, которая решала сложные задачи геометрии на уровне, близком к уровню золотого медалиста человеческой олимпиады – прорыв в производительности искусственного интеллекта и поиск более совершенных общих систем искусственного интеллекта. Более поздняя модель, созданная Близнецами, AlphaGeometry 2 позже была объединена с новой моделью AlphaProof.и вместе они решили 83% всех исторических задач по геометрии Международной математической олимпиады (IMO) за последние 25 лет. Демонстрируя растущую способность ИИ рассуждать и потенциально решать проблемы, выходящие за рамки нынешних человеческих возможностей, он приблизил нас к системам, способным обнаруживать и проверять новые знания.
7. Используйте квантовые вычисления для точного прогнозирования химической активности и кинетики.
Исследователи Google работали с Калифорнийским университетом в Беркли и Колумбийским университетом, чтобы выполнить крупнейшее химическое моделирование на квантовом компьютере. Результаты, опубликовано в 2022 годубыли не только конкурентоспособны с классическими методами, но и не требовали значительного уменьшения ошибок, обычно связанного с квантовыми вычислениями. Возможность выполнять такое моделирование обеспечит еще более точные прогнозы химической реактивности и кинетики, становясь предшественником новых способов применения химии для решения реальных проблем.
8. Ускорить материаловедение и создать потенциал для более устойчивых солнечных элементов, батарей и сверхпроводников.
В 2023 году Google DeepMind анонсировала графовые сети для исследования материалов (Гном)новый инструмент искусственного интеллекта, который, по данным моделирования, уже обнаружил 380 000 материалов, стабильных при низких температурах. Поскольку наш мир ищет новые подходы к энергетике, вычислительной мощности и материаловедению, эта работа может проложить путь к лучшие солнечные элементы, батареи и потенциальные сверхпроводники. Кроме того, чтобы эта технология принесла пользу всем, Google DeepMind сделал наиболее стабильные прогнозы GNoME доступными через проект «Материалы» в своей открытой базе данных.
9. Сделайте значительный шаг к ядерному синтезу – и изобилию чистой энергии
Как гласит старая шутка: «Слияние — это энергия будущего, и так будет всегда». Контроль и использование энергии, питающей звезды, включая наше собственное Солнце, выходит за рамки науки. Затем в 2022 году Google DeepMind анонсировал что она разработала ИИ, способный контролировать плазму внутри термоядерного реактора автономно. Сотрудничая со Швейцарским центром плазмы EPFL, компания Google DeepMind создала первую систему, способную автономно стабилизировать и формировать плазму в действующем термоядерном реакторе, сделав решающий шаг на пути к стабильному термоядерному синтезу и чистой энергии, доступной для всех.
