Gemini for Science: 科學發現的 AI 工具

Google DeepMind 已推出 Gemini for Science，這是一套由 AI 驅動的工具與實驗集合，旨在加速科學方法。透過從狹窄、專門的模型過渡到通用代理，此套件旨在消除資料合成與假設測試的瓶頸，使研究人員能夠專注於高影響力的科學問題。

科學方法的實驗工具

Google Labs 正在推出三個主要原型工具來處理複雜的研究任務：

假設生成 (由 Co-Scientist 提供動力)

此工具透過與研究人員合作定義挑戰，並利用多代理「理念競賽」來生成、辯論和評估假設，從而模擬科學方法。為維持科學嚴謹性，所有主張都有可點擊的引用支撐。

計算發現 (由 AlphaEvolve 和 ERA 提供動力)

計算發現作為一個具代理性的研究引擎，能夠平行生成並評分數千種程式碼變體。這使科學家能夠在流行病學和太陽能預測等領域以原本需要數月手動完成的規模和速度，測試新穎的建模方法。

文獻洞見 (由 NotebookLM 提供動力)

文獻洞見使研究人員能夠搜尋科學文獻，並將結果組織成帶有自訂、可搜尋屬性的表格，以進行並排分析。它能夠跨多篇論文綜合發現、識別研究空白，並創建高保真度的成果，包括報告、投影片、資訊圖以及音訊/影片概覽。

Science Skills 與 Google Antigravity

Google 已推出 Science Skills，這是一個專門的套件，整合了超過 30 個主要生命科學資料庫與工具的資料，包括 AlphaFold Database、UniProt、InterPro 和 AlphaGenome API。

在像 Google Antigravity 這樣的具代理性平台上使用時，這些技能使研究人員能夠在分鐘而非小時內完成複雜工作流程——例如基因體分析和結構生物資訊學。在早期測試中，此整合幫助研究人員識別由 AK2 基因突變導致的罕見遺傳疾病的潛在機制。

企業整合與真實世界影響

Gemini for Science 的功能正透過 Google Cloud 擴展至企業組織。當前的私人預覽合作夥伴包括：

• BASF：利用 AlphaEvolve 優化供應鏈。
• Klarna：使用 AlphaEvolve 提升機器學習模型。
• Daiichi Sankyo、Bayer Crop Science 和美國國家實驗室：利用 Co-Scientist 作為美國能源部 Genesis Mission 的一部分，來應對基礎科學挑戰。

生態系統合作與驗證

Google DeepMind 正與超過 100 個機構合作驗證這些工具，包括倫敦帝國學院（抗微生物耐藥性）、斯坦福大學（肝纖維化）和克里克研究所。

為確保 AI 生成見解的完整性，Google 已建立一個由博士生、產業研究員和諾貝爾獎得主組成的可信測試者社群。此外，該實驗室正在與 NeurIPS、STOC 和 ICML 等會議合作，試點用於具代理性同儕評審和科學驗證的工具，例如 ScholarPeer 和 Paper Assistant Tool (PAT)。

基礎研究與出版物

Gemini for Science 的發布建構於現有的 AI 進展，如 AlphaFold 和 AlphaGenome。新工具的驗證已透過 ERA 和 Co-Scientist 的研究論文建立，這兩篇論文均於 2026 年 5 月 19 日發表於 Nature。