14 октября на Research@ 2026 в Маунтин-Вью Google рассказала о новых возможностях искусственного интеллекта для специалистов. Среди направлений — здравоохранение и устойчивость к кризисам, а также проекты, призванные поддержать научные исследования.
Deep Review — инструмент для анализа технических документов — запускают публично. До этого его применяли при рассмотрении более 15 тысяч заявок на конференции STOC, ICML, NeurIPS и ICLR. Google не уточнила, какие именно задачи оценки система выполняла и как измерялась её эффективность.
Компания также представила экспериментальную систему геопространственного анализа. По сообщению Google, её агент геопространственных рассуждений прошёл путь от ранней концепции до более функциональной экспериментальной системы. Отдельно компания описала применение Google Earth AI в сфере общественного здравоохранения.
Модель Population Dynamics Foundation Model в составе Earth AI предназначена для работы с пробелами в эпидемиологических данных и задержками их временной отчётности. Google связывает эти возможности с прогнозированием вспышек заболеваний и поддержкой работы специалистов общественного здравоохранения, в том числе при оказании помощи уязвимым сообществам.
В The Lancet опубликовано рецензируемое исследование медицинской системы AMIE. Её оценивали в реальной клинике первичной медицинской помощи. В сообщении о Research@ 2026 Google не привела подробностей результатов исследования, поэтому сделать вывод о влиянии системы на работу клиники по этим данным нельзя.
Ещё одна разработка Google — модель прогнозирования госпитализаций, связанных с гриппом. По сообщению компании, Центры по контролю и профилактике заболеваний США объявили её лучшей в такой оценке. Данные о точности модели и методике сравнения в публикации не указаны.
Среди других направлений, упомянутых Google, — исследования для повышения устойчивости к стихийным бедствиям и погодным явлениям, а также проекты в области обучения и экономических возможностей. В публикации эти темы обозначены как области дальнейшей работы, без конкретных результатов для каждой из них.
