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。
本資訊基於 Google DeepMind 釋出的標題「Google Antigravity 2.0」進行推測。鑑於 DeepMind 長期深耕「AI 應用於科學(AI for Science)」領域,此項目極可能是繼 AlphaFold 與 GNoME 之後,針對複雜物理系統、量子重力或天文物理模擬的新一代 AI 基礎模型,旨在突破傳統物理計算的瓶頸。
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。
Alphabet 旗下的生技公司 Calico Life Sciences 宣布與 Google DeepMind 合作,導入名為「Co-Scientist」的 AI 系統。該系統旨在協助科學家連結龐雜且零散的生物醫學研究文獻與實驗數據。透過 Co-Scientist 的強大推理與關聯能力,研究團隊得以加速發現抗老化領域的新線索,並生成具潛力的全新科學假說。
Google DeepMind 宣布其 AI 科學助手「Co-Scientist」成功串聯波士頓兒童醫院與麻省理工學院(MIT)的實驗室。雙方將結合生物技術工具包,共同探索基於 RNA 的肌萎縮性脊髓側索硬化症(ALS,俗稱漸凍症)全新治療方案。這項合作展示了 AI 在加速複雜生物醫學研究與跨機構協作中的巨大潛力。
史丹佛大學的遺傳學家利用 Google DeepMind 開發的 AI 系統「Co-Scientist」,加速尋找治療慢性肝病和肝纖維化的新方法。該研究專注於「老藥新用」(drug repurposing),透過 AI 分析現有藥物對抗肝纖維化的潛力。這項合作展示了 AI 代理(AI Agents)在生物醫學研究中,如何大幅縮短藥物研發時程並降低成本。
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 發表 AlphaFold 問世五週年的影響力報告。自 2020 年 AlphaFold 2 在 CASP14 取得突破以來,該技術已預測了超過 2 億個蛋白質結構,並免費開放給全球數百萬名研究人員。從加速瘧疾疫苗開發、應對抗生素耐藥性,到推動綠色塑料分解酶的研發,AlphaFold 徹底改變了生命科學,並於 2024 年榮獲諾貝爾化學獎肯定。
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。
Google DeepMind 發表全新一代 AI 天氣預報模型 WeatherNext 2。該模型在預報效率、精確度以及全球天氣預測的解析度上皆有顯著提升。作為 DeepMind 在氣象預測領域的最新突破,WeatherNext 2 展現了 AI 在應對氣候變遷與極端天氣預警上的巨大潛力。
Google DeepMind 發表最新研究,展示如何利用 AI 技術尋找流體力學中的新解。該方法針對描述流體運動的百年難題(如 Navier-Stokes 方程與湍流現象),透過結合深度學習與物理模擬,成功加速尋找「確切相干態(ECS)」等關鍵結構。這項突破將有助於數學、物理與工程學界攻克長期未解的複雜流體控制與預測挑戰。