Gemini for Science: Tools für eine neue Ära der Forschung
Seit Jahrhunderten treibt die systematische Forschung den menschlichen Fortschritt maßgeblich voran.. Unsere Mission bei Google ist tief in der Entwicklung von Tools verwurzelt, die diesen Prozess beschleunigen. Wir sind überzeugt, dass eine neue Ära der Forschung nicht durch eng gefasste, spezialisierte Modelle ausgelöst wird, sondern durch universelle Agenten, die Forschende in allen Fachbereichen unterstützen.
Deshalb führen wir Gemini for Science ein – eine Sammlung wissenschaftlicher Tools und Experimente, die darauf ausgelegt sind, wissenschaftliche Erkundungen in völlig neuen Dimensionen und mit Präzision zu ermöglichen.
Ein Verstärker des menschlichen Erfindergeists
Die Wissenschaft steht heute vor einem Paradoxon: Unser kollektives Wissen wächst so rasant, dass es in der Wissenschaft immer schwieriger wird, das Gesamtbild zu erfassen. Wissenschaftliche Durchbrüche beruhen oft auf der kreativen Verknüpfung von Daten, doch genau das manuell zu bewerkstelligen, kann Wochen oder sogar Monate dauern. Künstliche Intelligenz (KI) kann bei diesem Engpass helfen und die wissenschaftliche Arbeit durch die Übernahme komplexer Aufgaben erheblich beschleunigen. Auf diese Weise bleibt mehr Raum für strategische Forschung, also die Identifikation und Bewältigung der zentralen wissenschaftlichen Herausforderungen, die echten Fortschritt sichern.
Zu den experimentellen Tools von Gemini for Science auf Google Labs gehören drei primäre Prototypen, die für die Bearbeitung solcher Aufgaben entwickelt wurden.
- Hypothesis Generation – basierend auf Co-Scientist: Die Hypothesenfindung ist das Herzstück der Wissenschaft, doch kein Mensch kann die Millionen Artikel auswerten, die jedes Jahr veröffentlicht werden. Hypothesis Generation schließt diese Lücke, indem die wissenschaftliche Methode simuliert wird: In Zusammenarbeit mit Forschenden wird eine Forschungsfrage definiert. Anhand eines „Ideenwettbewerbs“, an dem mehrere Agenten beteiligt sind, werden Hypothesen aufgestellt, diskutiert und bewertet. Zur Einhaltung höchster wissenschaftlicher Standards werden Behauptungen eingehend geprüft und durch anklickbare Zitate belegt.
- Computational Discovery – basierend auf AlphaEvolve und ERA (Empirical Research Assistance): Der wissenschaftliche Fortschritt ist oft durch die Anzahl der Hypothesen begrenzt, die wir realistisch mit computergestützten Experimenten testen können. Computational Discovery, eine agentische Forschungsplattform, ist ein Prototyp, der dieses Problem löst, indem Tausende Codevarianten parallel generiert und bewertet werden. Das ermöglicht es Forschenden, neuartige Modellierungsansätze für komplexe Bereiche wie die Photovoltaik-Leistungsprognose oder die Epidemiologie zu testen, deren manuelle Bearbeitung Monate dauern würde.
- Literature Insights – basierend auf Google NotebookLM: Das Verständnis wissenschaftlicher Literatur ist ein zentraler Bestandteil jedes Forschungsprojekts. Literature Insights durchsucht wissenschaftliche Literatur und strukturiert die Ergebnisse in Tabellen mit benutzerdefinierten, durchsuchbaren Attributen für eine vergleichende Analyse. Forschende können den Chat nutzen, um Nuancen in ihrem kuratierten Korpus aufzudecken und professionelle Dokumente wie Berichte, Präsentationen, Infografiken sowie Audio- und Video-Zusammenfassungen zu erstellen. Über NotebookLM unterstützt Literature Insights die Synthese von Forschungsergebnissen aus verschiedenen Publikationen, die Identifizierung von Forschungslücken und die Erschließung neuer Forschungspotenziale.
Ab heute beginnen wir schrittweise damit, den Zugang zu diesen Experimenten zu öffnen. Falls ihr Interesse habt, registriert euch unter labs.google/science.
Über die einzelnen Experimente hinaus bringen wir diese fortschrittlichen KI-Funktionen durch Google Cloud auch in Unternehmen ein. Unsere Lösungen für Unternehmen im Bereich der wissenschaftlichen und industriellen Forschung und Entwicklung werden bereits von einer Reihe von Partnern im Rahmen einer privaten Vorabversion eingesetzt, um konkrete Ergebnisse zu erzielen. Unternehmen wie BASF verwenden AlphaEvolve, um ihre Lieferketten zu optimieren. Klarna setzt den
KI-Agenten ein, um seine Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern. Parallel dazu nutzen Organisationen wie Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science und die US-amerikanischen National Labs (als Teil der Genesis-Mission des US-Energieministeriums) Co-Scientist, um ihre Forschung zu beschleunigen und grundlegende wissenschaftliche Herausforderungen zu bewältigen. Diese professionellen Tools beweisen bereits in der aktuellen Testphase ihren großen Nutzen. Wir freuen uns über die bahnbrechenden Erkenntnisse unserer Partner und darauf, den Zugang in den kommenden Monaten auf weitere Organisationen auszuweiten.
Mehrere Validierungsstudien, die auf diesen und anderen Instrumenten basieren, wurden bereits veröffentlicht. Die Studie zu Empirical Research Assistance (ERA) erscheint in Kürze, die Studie zu Co-Scientist wird heute in Nature veröffentlicht.
Eine wissenschaftliche Werkbank auf eurem Desktop
Im Rahmen von Gemini for Science stellen wir außerdem Science Skills vor, eine spezialisierte Sammlung mit Daten aus über 30 zentralen Datenbanken und Tools im Bereich Life Science, darunter UniProt, die AlphaFold-Datenbank, die AlphaGenome API und InterPro. Der Einsatz dieser Skills auf agentischen Plattformen wie Antigravity ermöglicht es der Forschung, komplexe und bisher oft manuelle Arbeitsabläufe zum Beispiel in der strukturellen Bioinformatik und bei Genomanalysen in Minuten statt in Stunden zu bewältigen.
Unsere Forschungsteams, die Science Skills einsetzen, konnten die Zeitersparnis bereits in der Praxis beobachten. In ersten Tests mit Science Skills konnte unser Team eine komplexe Analyse, die normalerweise Stunden dauert, in wenigen Minuten durchführen. Das führte zu neuen Erkenntnissen über mögliche Mechanismen einer seltenen genetischen Erkrankung, die durch Mutationen im AK2-Gen verursacht wird.
Weitere Details zum Einsatz von Science Skills in Google Antigravity findet ihr unter antigravity.google/use-cases/science.
In enger Kooperation mit der wissenschaftlichen Fachwelt
Die verantwortungsvolle Entwicklung und Implementierung unserer Tools für die Forschung beginnt direkt an der Basis: der wissenschaftlichen Fachwelt. Wir kooperieren mit über 100 Institutionen, um unsere neuen Systeme und Tools zu validieren. Dabei arbeiten wir unter anderem mit der Stanford University an dem Themenfeld Leberfibrose und dem Imperial College London an antimikrobiellen Resistenzen zusammen.Außerdem besteht seit Jahren eine Partnerschaft mit The Francis Crick Institute. Zur Sicherung der Qualität der KI-basierten Erkenntnisse haben wir eine vertrauenswürdige Testcommunity aufgebaut, die von Promovierenden über Industrieforschende bis hin zu Nobelpreisträger*innen reicht. Diese Community prüft unsere Systeme anhand komplexer realer Herausforderungen auf Herz und Nieren.
Außerdem haben wir in Zusammenarbeit mit führenden wissenschaftlichen Konferenzen wie der ICML, STOC und NeurIPS spezielle Pilotprojekte ins Leben gerufen, um wegweisende Tools für agentische Peer-Review und wissenschaftlich fundierte Analysen zu entwickeln, wie beispielsweise unser experimentelles Paper Assistant Tool (PAT) und ScholarPeer.
All diese Entwicklungen basieren auf dem Fundament langjähriger KI-Forschung. Mit unseren spezialisierten KI-Modellen bringen wir die Forschung schon heute entscheidend voran: AlphaFold hat über 3 Millionen Forschenden bei ihrer Arbeit an Malariaimpfstoffen und plastikabbauenden Enzymen geholfen. AlphaGenome unterstützt Fachleute dabei, die Ursachen von Krankheiten zu identifizieren. Diese Tools ergänzen die alltäglichen Instrumente, auf die sich Forschende verlassen – von Google Scholar und Earth Engine über Colab, MedGemma, Earth AI bis zu Gemini Deep Research. Mit dem aktuellen Release von Gemini Deep Think entwickeln wir die Leistungsfähigkeit unseres Kernmodells für komplexe wissenschaftliche Fragestellungen konsequent weiter. Diese Tools sind aus der modernen Forschung nicht mehr wegzudenken: Sie helfen dabei, Informationen systematisch zu bündeln und tiefgehende Datenanalysen im großen Maßstab zu realisieren.
Während wir gemeinsam die Zukunft der agentischen Forschung erkunden, arbeiten wir weiterhin auf eine Zukunft hin, in der KI den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigt und dazu beiträgt, unsere drängendsten gesellschaftlichen Herausforderungen zu lösen.
