Google запустил Gemini for Science — набор экспериментальных ИИ‑инструментов для ускорения научных исследований

19 мая 2026 года Google представил Gemini for Science — коллекцию прототипов и новых «Science Skills» для ускорения этапов научного метода: генерации гипотез, вычислительных экспериментов и синтеза литературы;

19 мая 2026 года Pushmeet Kohli и Yossi Matias объявили о запуске Gemini for Science — набора экспериментальных ИИ‑инструментов и новых «Science Skills» в платформе Antigravity. Проект позиционируется как коллекция прототипов, цель которых — ускорить ключевые этапы научного метода, помогая исследователям формулировать и проверять гипотезы, масштабировать вычислительные эксперименты и систематизировать большие корпуса публикаций. В состав Gemini for Science вошли три первичных прототипа, размещённых на Google Labs: Hypothesis Generation (разработан совместно с Co — Scientist), Computational Discovery (построен на AlphaEvolve и Empirical Research Assistance, ERA) и Literature Insights (основан на Google NotebookLM). Параллельно Google представил новые «Science Skills» в Antigravity для интерактивной работы с этими моделями; проект подчёркивает, что это прототипы, а не коммерческий продукт.

Каждый прототип решает разные задачи: Hypothesis Generation использует мультиагентный формат «idea tournament» для генерации, дебатов и оценки гипотез с углублённой проверкой и кликабельными ссылками на источники. Computational Discovery параллельно порождает и оценивает тысячи вариантов кода, расширяя пул тестируемых вычислительных гипотез и позволяя перебрать варианты, которые вручную заняли бы месяцы. Literature Insights структурирует научную литературу в таблицы с настраиваемыми атрибутами и через чат даёт уточнения, формирует отчёты, слайды и мультимедийные обзоры — это ориентировано на синтез знаний при больших корпусах публикаций.

Google планирует поэтапно открывать доступ к экспериментам и приглашает исследователей регистрировать интерес на labs.google/science. Одновременно функциональность доводится до уровня enterprise‑grade через Google Cloud и уже используется в закрытых превью у промышленных и исследовательских партнёров: AlphaEvolve применяется в частном превью такими компаниями, как BASF и Klarna, для оптимизации цепочек поставок и улучшения ML‑моделей; Co — Scientist тестируют Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science и Национальные лаборатории США в рамках миссии Genesis Министерства энергетики США. Google подчёркивает, что конечная цель — не узкоспециализированные модели, а общие агенты, помогающие учёным быстрее видеть «полную картину» исследования.