DeepMind представила научные инструменты Gemini: генерация гипотез и автоматизация экспериментов

DeepMind представила набор экспериментальных инструментов, встроенных в Gemini, для ускорения научных исследований. Анонс сделан на Google I/O 2026. Три прототипа призваны расширить масштаб и точность экспериментов в биологии, климатологии и других областях.

Три инструмента для науки **Hypothesis

Generation работает по принципу «идейного турнира» — анализирует миллионы научных статей и генерирует конкурирующие гипотезы, отбирая наиболее перспективные. Система проверяет каждый вывод по источникам, что снижает риск ошибок и обеспечивает проверяемость результатов. Это особенно полезно в областях, где объём литературы растёт быстрее, чем человек может прочитать. Computational Discovery основан на системах AlphaEvolve и ERA — автоматически создаёт и тестирует тысячи вариантов кода одновременно. Это ускоряет сложные вычислительные эксперименты в молекулярной динамике, оптимизации и машинном обучении, которые обычно требуют часов ручной работы. Система находит не только рабочие решения, но и неочевидные оптимизации. Literature Insights** интегрирует NotebookLM для структурирования научной литературы. Инструмент превращает груды статей в таблицы, сводки и визуализации — для быстрого поиска паттернов и пробелов в знаниях.

Где это уже работает

Компании BASF и Klarna используют AlphaEvolve для оптимизации цепочек поставок и моделей машинного обучения. Научные учреждения применяют эти инструменты для исследования редких генетических заболеваний, устойчивости к антибиотикам и других сложных биологических вопросов.

• Редкие генетические болезни — анализ свойств белков через AlphaFold Климатология — прогнозирование потенциала солнечной энергии Биоинженерия — поиск пластик-разлагающих ферментов для утилизации отходов * Эпидемиология — моделирование распространения болезней и оценка вмешательств ## Science Skills: полная экосистема данных Новый модуль Science Skills интегрирует более 30 научных баз данных: AlphaFold, UniProt, PubChem и другие. Раньше исследователь загружал данные вручную и вставлял их в контекст. Теперь всё встроено — Gemini ищет в правильных источниках и возвращает проверенные результаты. Это сокращает анализы с часов до минут и гарантирует точность цитат.

Что это значит Граница между поиском информации и её интерпретацией размывается.

Gemini for Science берёт на себя подготовку данных, структурирование литературы и подбор гипотез — исследователи освобождаются для творческой части. Инструменты пока экспериментальные, но через год-два такие возможности станут стандартом в научных организациях и корпоративных лабораториях.