谷歌最近推出了AMIE的多模态版本，这是一种用于医疗诊断对话的研究人工智能代理，已在《自然》杂志上发表。新版本能够智能地解释和推理视觉医疗信息，朝着更精确的诊断方向迈进。这一成果建立在先前关于MedPaLM和其他针对医疗领域的优化语言模型的基础上。此外，谷歌还发布了TxGemma，这是一组旨在提高药物开发效率的开源模型，涵盖了胸部X光片、数字病理学和皮肤病学等领域的嵌入式模型。 在基因组学领域，谷歌持续推动研究，以更好地理解个体遗传倾向与疾病之间的关系，从而诊断罕见疾病。REGLE是一种无监督深度学习模型，有助于研究人员发现与遗传变异的关联，并已开源新的DeepVariant模型，这些模型可以减少30%的错误率，特别适用于分析具有多样背景的基因组。 在神经科学研究方面，过去十年中，谷歌在连接组学领域做出了基础性的贡献，进一步加深了对大脑工作原理的理解。昨天，谷歌研究团队与奥地利科技学院在《自然》杂志上发布了一项名为LICONN的新方法，该方法利用常用的光学显微镜全面绘制脑组织中的神经元及其连接图。这意味着更多的实验室可以参与到连接组学的研究中来。 谷歌还推出了一项新的地理空间推理研究计划，该计划旨在结合地理空间基础模型和生成型人工智能，通过简单的对话界面揭示强大的、可操作的信息。这项技术可以在公共卫生、城市规划、综合业务规划和气候科学等多个领域发挥重要作用。该计划基于之前的洪水、野火、天气、Open Buildings和SKAI模型等，并扩展了以前的人口动态和基于轨迹的流动性基础模型。 在量子计算领域，经过多年努力，谷歌取得了重大进展。全新的Willow芯片展示了错误纠正和最先进的性能，标志着公司在构建大规模量子计算机方面迈出了一大步。世界量子日当天，谷歌重点介绍了Willow芯片如何推动实际应用的发展。例如，与桑迪亚国家实验室合作，谷歌演示了一个量子算法可以更高效地模拟实现持续核聚变反应所需的机制。这一突破有望帮助实现清洁的大规模聚变能源。此外，谷歌还分享了一种新的混合量子模拟方法，为未来的科学研究开辟了道路。 业内人士认为，谷歌在医疗AI、基因组学、神经科学、地理空间推理和量子计算等领域的一系列创新，不仅推动了相关技术的发展，也为解决实际问题提供了更多可能性。这些技术和方法的应用前景广阔，有望在多个领域带来深远的影响。谷歌在这些领域的深耕不仅体现了其强大的研究实力，也展现了其在前沿科技方面的领导地位。谷歌成立多年来一直致力于通过技术创新解决全球性挑战，已成为全球领先的科技公司之一。