研究与技术01
Google DeepMind、Google Research 联合世界资源研究所（WRI）和国际应用系统分析研究所（IIASA）发布了 ForTy 2020 全球森林类型地图。过去大多数地图只标出“哪里有树”，分不清原始雨林、桉树种植园和油棕农场，但它们储存的碳和生物多样性差别很大。新地图把地球每 10 米×10 米的地块分成六类：原始林、自然再生林、人工种植林、经济林场、树木作物与农林复合、其他土地，并附 2017 至 2025 年的逐年变化序列，能看出被砍的天然林变成了林场还是农田。全球 9000 多个抽样点的专家核验显示，分类准确率约 90%，区分森林与非森林约 95%，可服务欧盟零毁林法规等用途；时间序列目前是早期发布版本。
文中可用工具
- ForTy 2020把全球每 10 米地块分成六种森林和土地利用类型的分类地图
- AlphaEarth Foundations为每个像素提供多年卫星观测的紧凑摘要数据，作为模型输入
- Natural Forests of the World 2020去年发布的 10 米分辨率地图，区分天然林与其他树冠覆盖
行业动态02
谷歌最近推出了AI与经济ATLAS v1.0和开放访问网站，用来观察人们在工作与日常生活中如何使用谷歌的AI工具。但只看使用趋势还不够，AI正在改变工作和经济，需要把细致的数据和严谨的经济学研究结合起来。为此，谷歌扩大了AI与经济研究项目，邀请多位知名经济学家加入，包括诺贝尔奖得主Philippe Aghion担任学术顾问，以及Anu Madgavkar和Daniel Rock担任项目研究主管，分别负责全球AI扩散、小企业生态、劳动力影响以及企业生产率等实证研究。对普通读者来说，这意味着未来会有更权威的研究和数据，帮助大家理解AI对就业、经济和社会的影响。
行业动态03
Google 发布了 AI 与经济 ATLAS 的开放互动体验，让普通人也能查看全球不同职业、国家和家庭如何使用 AI。此前 ATLAS 虽有海量数据，但不易探索。新体验把就业、国家等维度的 AI 使用率做成可交互查看；同时 Google、Google DeepMind 与 MIT FutureTech 基于 ATLAS 的研究发现，近半数受访科学家每天用 AI，每周约省 7 小时，但验证 AI 产出和后续实验仍形成瓶颈。普通人现在可以免费浏览这些数据，了解 AI 正在怎样改变工作。
文中可用工具
- ATLASGoogle 的 AI 与经济数据研究项目及互动查看平台
- Gemini文中提到科学家使用的 LLM 示例，具体用途原文未详细说明
研究与技术04
Google发布了一篇总结文章，介绍其用AI加速科学、改善健康的进展。过去AI研究虽多，但普通人受益有限，这次Google展示了多个已落地的工具：比如AlphaGenome Atlas公开了人类基因组所有90亿个单字母变异的预测影响；WeatherNext 3天气模型降水预报准确率提高50%，已用于产品；结核病筛查AI在6个国家分析了超过2.5万张X光片。此外，糖尿病视网膜病变AI已支持超过115万次筛查，乳腺癌研究显示AI能发现25%此前被遗漏的间期癌症。这些进展意味着AI正从实验室走向实际应用，帮助医生更早发现疾病、预测灾害，让更多人获得医疗和科学资源。
文中可用工具
- AlphaGenome Atlas公开人类基因组所有90亿个单字母变异的预测影响，供研究人员使用
- WeatherNext 3全球天气模型，提供更准确的降水预报，已用于产品中
- Planetary Prediction Engine整合全球健康、粮食安全和社会经济数据，预测全球危机
- AlphaFold预测已知的2亿个蛋白质结构，用于疾病研究和药物发现
- AlphaMissense帮助研究人员识别导致疾病的基因突变
- Health Acoustic Representations通过咳嗽声检测结核病的生物声学模型
- Co-Scientist协作式AI工具，帮助研究人员加速科学方法的核心步骤，如生成和验证新假设
- DeepConsensus开源AI工具，用于理解人类基因组
- DeepVariant开源AI工具，用于理解人类基因组
- DeepPolisher开源AI工具，用于理解人类基因组
- AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)推进纵向疾病管理，辅助前线护理，让医生有更多时间陪伴患者
- AI & Economy ATLAS交互式洞察工具，展示全球人们如何使用AI
研究与技术05
Google DeepMind 发布了 AlphaGenome Atlas，这是一个包含人类基因组中约90亿个单字母DNA变异预测效果的平台。过去，要搞清楚每个基因变异在分子层面有什么影响，靠实验室一个个测试几乎不可能，因为数量太大。这次他们把 AlphaGenome 模型的预测提前算好，做成了一个1PB的数据集，还推出 AVI 评分，把变异的影响浓缩成一个数字，方便研究人员快速排序和筛选。目前，科研人员可以免费通过网站、API 或 Google Antigravity 中的技能使用它，虽然已经能用于罕见病和常见性状研究，但主要是面向学术研究开放。
文中可用工具
- AlphaGenome预测基因变异对生物过程影响的AI模型
- AlphaGenome Atlas提供全基因组变异预测的1PB数据集和网站门户
- AVI score将变异影响浓缩成一个数字，方便排序和筛选
- AlphaMissense预测改变蛋白质的DNA变异影响的模型
- AlphaGenome API通过编程接口访问AlphaGenome Atlas
- Google Antigravity提供AlphaGenome Atlas作为技能的平台