主要观点总结
Google在AI for Science领域的九个最新研究进展概览。包括蛋白质结构预测、人类大脑研究、洪水预报、野火检测、天气预报、数学推理、量子计算、材料科学以及核聚变等方面的突破。这些研究不仅加速了科学发现的速度，而且为众多科学进步奠定了基础。
关键观点总结
关键观点1: 蛋白质结构预测
Google DeepMind的AlphaFold系列模型在预测蛋白质结构方面取得了重大突破，推动了新药研发等领域的进展。
关键观点2: 人类大脑研究
Google参与了人类大脑连接组学的研究，以前所未有的精细程度绘制了人类大脑的一部分，并公开了数据集以促进健康研究。
关键观点3: 洪水预报
Google开发了能够提前7天提供河流洪水信息的AI模型，覆盖范围扩大到全球100个国家和7亿人，帮助挽救生命。
关键观点4: 野火检测
Google与美国林业局合作开发了FireSat，专门用于检测和追踪教室大小的野火，使消防部门能够更快地做出反应。
关键观点5: 天气预报
Google推出了新的天气模型MetNet-3和GraphCast，能够提前24小时进行高分辨率预测，包括降水、风速和风向等变量，比传统方法更准确。
关键观点6: 数学推理
Google DeepMind推出的AlphaGeometry系统解决了复杂的几何问题，水平接近国际数学奥林匹克金牌得主，展示了人工智能日益增强的推理能力。
关键观点7: 量子计算
Google与高校合作在量子计算机上进行了迄今为止最大的化学模拟，提供了更准确的化学反应性和动力学预测，为化学应用提供了新思路。
关键观点8: 材料科学
Google DeepMind推出了GNoME工具，用于加速材料科学的发展。该工具已经发现了数十万种在低温下稳定的材料，显著提高了新材料发现的效率和速度。
关键观点9: 核聚变和清洁能源
Google DeepMind开发出能够自主控制核聚变反应堆内等离子体的AI系统，朝着稳定聚变和丰富的清洁能源迈出了关键的一步。
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来源 ：ScienceAI 本文 约3300字 ，建议阅读 6分钟 谷歌回顾了其最近发布的九个 AI for Science 研究。 科学在不断进步，但进步的速度似乎放缓了？ 正如《Nature》曾报道称，「颠覆性」科学已经衰落，没有人知道原因...... 但就在过去几年里，人工智能和量子计算等新兴领域的突破，大大加快了科学发现的速度。从医疗保健到新材料发现。 谷歌始终走在 AI for Science 的最前沿，从蛋白结构预测 AI 工具 AlphaFold 到材料发现系统 GNoME，从天气预报系统 NeuralGCM、GraphCast 到数学几何推理模型 AlphaGeometry...... 接下来，谷歌回顾了其最近发布的九个 AI for Science 研究，探索了他们如何走到今天以及下一步该怎么做。 01、破解 50 年来的「大挑战」——蛋白质结构预测 几十年来，科学家们一直将揭开蛋白质折叠之谜视为「大挑战」。 今年，化学诺奖花落「AI+蛋白」，Googl
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