Google-kutató Oscar-díjjal és két aszteroidával automatizálja a tudományos kutatást

John Platt, akinek nevéhez két tankönyvértékű gépi tanulási algoritmus, két elnevezett aszteroida és egy hatos Erdos-Bacon szám fűződik, a Google-nál dolgozik az emberiség legnehezebb problémáinak megoldásán AI és számítási kapacitás segítségével. Platt és csapata most az AI felhasználását célozza meg bármilyen tudományos probléma megoldására, amely leírható pontozható feladatként. (Latent Space)

Az ERA AI működése

A Google Empirical Research Assistance (ERA) koncepciója egyszerű: a Gemini LLM futtat egy kísérleteket tartalmazó fát, és a Monte Carlo Tree Search módszeréhez hasonlóan, az Upper Confidence Bound szabályt használva választja ki a legígéretesebbnek tűnő ágakat a mutáláshoz. A rendszer körülbelül tíz mutációt javasol egyszerre, és a különböző ágak tanulhatnak egymástól.

Ez a megközelítés, amely az evolúciós algoritmusokon alapul, azért működik hatékonyan, mert a Gemini LLM „tudja, hol keresse” a megoldásokat. A Gemini 2.0 és 2.5 verziói közötti jelentős teljesítménybeli ugrás tette lehetővé, hogy az ERA számos megoldatlan problémát oldjon meg, legalább tíz publikációt eredményezve.

Tudományos kutatás és a klímaváltozás

Az ERA ereje abban rejlik, hogy prediktív modelleket kínál, de a tudósoknak gondosan ellenőrizniük kell, hogy ezek a modellek valóban leíró jellegűek-e, elkerülve az önbecsapást és az adathalmazokhoz való túlzott illeszkedést (overfitting). Platt szerint a lineáris regresszió vagy SVM használata jó kiindulópont lehet.

A csapat több kezdeményezést is folytatott a klímaváltozás mérséklésére, beleértve a repülőgépek kondenzációs csíkjainak (contrails) hatásának csökkentését, amelyek az emberi eredetű globális felmelegedés 1%-áért felelősek. Az ERA segített egy olyan modell kidolgozásában, amely figyelembe veszi a légkör állapotát és a kipufogógáz hatását a jégkristályok képződésére.

Platt, aki Richard Feynman fizika-számítás technika órájára is járt 1982-ben, rávilágít a tudomány és az AI fejlődésének évtizedes kapcsolatára. Az ERA rendszere, amely a Gemini 2.5 képességeit használja, jelentős előrelépést jelent a tudományos felfedezések automatizálásában. A kutatóknak azonban továbbra is kritikus szemmel kell vizsgálniuk az AI által generált eredményeket, hogy biztosítsák azok valóságtartalmát és megbízhatóságát. A rendszer fejlesztésében használt Gemini 2.5 modell jelenleg a Google legújabb LLM technológiája.