Google DeepMind 宣布生物學家成功利用其 AI 系統「Co-Scientist」加速基因篩選流程。該系統協助研究人員在龐大的基因數據中,精準辨識出能有效逆轉人類細胞衰老(細胞年輕化)的全新關鍵遺傳因子。這項突破不僅展示了 AI 在生醫領域的強大預測與實驗設計能力,也為抗衰老療法與再生醫學開闢了全新路徑。
Google DeepMind 宣布推出「Gemini for Science」計畫,整合了一系列專為科學研究設計的 AI 工具與實驗。該計畫旨在利用 Gemini 的多模態與推理能力,協助科學家擴大研究規模並提升探索的精準度。這標誌著 AI 從通用助手邁向深度的科學發現夥伴,為材料科學、生物醫學等領域帶來新的可能性。
Google DeepMind 發表全新 AI 系統「Co-Scientist」,採用基於 Gemini 的多 Agent(多智慧體)架構。該系統能扮演科學家的虛擬合作夥伴,協助進行文獻回顧、提出新穎假設、設計實驗步驟並分析複雜數據。透過不同專業 Agent 的協作與互相審查,Co-Scientist 旨在大幅縮短科研週期,推動生物、化學及材料科學等領域的突破。
本集 Latent Space 訪談邀請到加入 OpenAI 的理論物理學家 Alex Lupsasca,深入探討 GPT-5.x 如何在極度複雜的理論物理與量子重力領域中,協助推導出前所未有的新物理結果。這不僅展示了 AI 在符號運算與高度抽象思考上的躍進,也揭示了「直覺物理」(Vibe Physics)如何與嚴謹數學結合,預示著 AI 驅動科學發現(AI for Science)的新時代。
Google DeepMind 宣布與大韓民國(南韓)建立全新合作關係。雙方將攜手利用最先進的前沿 AI 模型,共同加速科學領域的突破性研究。此合作旨在結合 Google DeepMind 的 AI 技術實力與韓國強大的科研生態系統,為全球科學挑戰尋找新型解決方案。
Google DeepMind 發表 2025 年度回顧,總結了今年在 8 大關鍵領域的研究突破。內容涵蓋 Gemini 多模態模型的演進、AlphaFold 3 帶來的生醫革命、AlphaProof 在數學推理的進展,以及 AI 在氣象預測、材料科學和機器人控制等領域的實際應用。這份回顧展示了 AI 如何從單純的語言助手,加速轉化為推動人類科學探索的強大引擎。
Google DeepMind 宣布與美國能源部(DOE)展開國家級戰略合作,共同推動名為「Genesis」的全新計畫。該計畫旨在結合 DeepMind 的前沿 AI 技術與 DOE 的超級運算資源,開發專為科學研究設計的基礎模型。雙方將聚焦於清潔能源、新材料開發及氣候變遷等關鍵領域,期望透過 AI 大幅縮短科學探索與實驗的時間,建立安全且開放的科學 AI 生態系。
Google DeepMind 釋出名為「Google Antigravity」的新項目。雖然具體細節尚未完整揭露,但此命名強烈暗示其與物理學、重力模擬或量子重力研究相關。這延續了 DeepMind 過去利用 AI 攻克科學難題(如生物學的 AlphaFold、材料科學的 GNoME)的路線,有望為天體物理學、宇宙學或高能物理模擬帶來革命性的突破。
Hugging Face 與 Arc Institute 合作發表「虛擬細胞挑戰賽(Virtual Cell Challenge)」導讀。此競賽聚焦於 AI for Science 領域,邀請全球開發者與研究人員利用機器學習與大型生物模型,預測單細胞層級的基因表達與細胞狀態。這項挑戰賽旨在推動虛擬細胞技術的發展,並提供開源數據集與評測基準。
Google DeepMind 發表全新 DNA 序列統一模型「AlphaGenome」,旨在深化人類對基因組功能的理解。該模型顯著提升了「調控變異效應(regulatory variant-effect)」的預測精準度,有助於疾病研究與基因療法開發。目前 AlphaGenome 已正式透過 API 開放給全球研究人員使用。
Hugging Face 宣布支援在 Spaces 中整合 3Dmol.js 視覺化工具。這項功能讓生物資訊與 AI 領域的研究人員,能直接在 Gradio 或 Streamlit 應用中呈現 3D 分子模型。對於展示如 AlphaFold 或 ESMFold 等蛋白質預測模型結果非常實用,大幅降低了生醫 AI 展示工具的開發門檻。