تُعلن جوجل عن دمج أدوات بحثية متقدمة في منتجها NotebookLM، حيث تُدمج تقنية Deep Research الذكية التي تُمكّن المستخدمين من إجراء أبحاث معقدة بسهولة، مع واجهة NotebookLM المخصصة لتنظيم الملاحظات والبحث العلمي. سيتم إطلاق هذه الميزة لجميع المستخدمين خلال أسبوع واحد، وتمت ترقيتها لتعمل بشكل متكامل مع منتجات Workspace الأخرى مثل Gmail وDrive وGoogle Chat، ما يسمح لـ Gemini بتحليل محتوى الرسائل الإلكترونية وملفات التخزين وسجلات المحادثات لاستخلاص سياق ذي صلة. يتيح Deep Research للمستخدمين الآن اختيار نمط بحثي واحد من بين نمطين: سريع أو عميق. يُعد النمط السريع مخصصًا للحصول على معلومات بسرعة، بينما يُركز النمط العميق على تحليل معمق وتحديد مصادر عالية الجودة. قبل بدء البحث، يُقدّم النظام خطة بحث مفصلة تُظهر مسار التحقيق. في حال اختيار النمط العميق، يمكن للمستخدم إضافة مصادر إضافية أثناء إعداد التقرير في الخلفية، مما يساعد على بناء قاعدة معرفية غنية دون مقاطعة التدفق الوظيفي. يُرفق التقرير النهائي بمراجع دقيقة من مقالات أو مواقع إلكترونية أو أوراق بحثية، يمكن نسخها مباشرة إلى الملاحظات. كما تُتيح الميزة الجديدة دعمًا لملفات أكثر تنوعًا، حيث يمكن ربط جداول بيانات Google Sheets وطلب تحليل إحصائيات مبنية على البيانات المُنظمة، كما يمكن رفع ملفات PDF من Google Drive عبر رابط URL بدلًا من التحميل المباشر. كما تُضاف دعم لملفات Microsoft Word بتنسيق .docx، ما يُسهّل تضمين المستندات المهمة بسرعة. تهدف هذه التحديثات إلى تمكين المستخدمين من إنشاء معرفة منظمة وشاملة حول أي موضوع دون الحاجة للانتقال بين أدوات متعددة. تأتي هذه الخطوة في إطار تطوير مستمر لـ NotebookLM منذ إطلاقه في أواخر 2023، حيث أُضيفت ميزات سابقة مثل Video Overviews التي تحول المحتوى النصي والمرئي إلى عروض مرئية مبسطة، و Audio Overviews التي تُولّد بودكاست ذكيًا من المستندات. كما أُطلقت تطبيقات NotebookLM لنظامي Android وiOS في مايو الماضي، لتوسيع وصول الخدمة خارج بيئة الحاسوب المكتبي. تُعد هذه التحديثات جزءًا من استراتيجية جوجل لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي في أدوات الإنتاجية، وتمكين المستخدمين من أداء مهام بحثية معقدة بسهولة ودقة. تُعتبر Deep Research أداة مبتكرة تُقلل من الجهد المطلوب في جمع وتحليل المعلومات، وتجعل من NotebookLM منصة مركزية لبناء المعرفة الموثوقة. يُتوقع أن تُحدث هذه التطورات تأثيرًا كبيرًا على الأكاديميين والباحثين والمهنيين الذين يعتمدون على تحليل البيانات والمستندات بانتظام.