Google เผย 10 ไฮไลท์ Research@ 2026 ขยายขีดความสามารถมนุษย์ด้วย AI
เรากำลังอยู่ในยุคทองของการวิจัยและการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ สำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยที่ Google Research โอกาสนี้ไปไกลกว่าการสร้างความก้าวหน้าที่บุกเบิก แต่ยังเป็นการสร้างและแบ่งปันเครื่องมือที่แข็งแกร่งเพื่อส่งเสริมระบบนิเวศทั่วโลก โดย AI ทำหน้าที่เป็นตัวขยายขีดความสามารถของสติปัญญาของมนุษย์ สร้างเงื่อนไขให้ความอยากรู้อยากเห็นและการสืบเสาะอย่างเข้มงวดรุ่งเรือง
วันนี้ที่งาน Research@ ใน Mountain View เรากำลังสาธิตวิธีนำข้อมูลเชิงลึกและขีดความสามารถที่ไม่เคยเป็นไปได้มาก่อน ส่งต่อถึงมือแพทย์ นักวิทยาศาสตร์ นักพัฒนา เจ้าหน้าที่สาธารณสุข และผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ
นี่คือ 10 ไฮไลท์สำคัญที่น่าสนใจ:
1. Google Earth AI ช่วยให้สติปัญญาของดาวเคราะห์เป็นไปได้สำหรับองค์กรและสังคม
การจัดการกับความท้าทายระดับโลกต้องใช้สติปัญญาของดาวเคราะห์ที่แม่นยำและสอดคล้องกับโลกแห่งความจริง ด้วย Google Earth AI จะช่วยให้เราสามารถพยากรณ์ ภัยคุกคุกคามด้านสาธารณสุข เร่งการลงทุน ด้านพลังงานสะอาด และให้ข้อมูลคาดการณ์ล่วงหน้าแก่ ธุรกิจ ได้
วันนี้เรากำลังขยาย การเข้าถึงล่วงหน้า และเชิญชวนพันธมิตรมาสำรวจสามวิธีใหม่ในการเข้าถึง ขีดความสามารถใหม่เชิงทดลอง ของ Google Earth AI ดังนี้:
- การวิเคราะห์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์เชิงลึกผ่านฟีเจอร์ทดลองใน Google Earth
- การประเมินความเสี่ยงและพยากรณ์สถานการณ์ผ่าน planetary prediction engine
- การ บูรณาการ ทักษะเอเยนต์ Geospatial Reasoning เข้ากับเวิร์กโฟลว์ผ่าน API เชิงทดลอง ช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงฟีเจอร์หลัก เช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม การวางเส้นทาง และ demographic embeddings
นอกจากนี้ยังมีการรวม Google Dataset Search สำหรับการสืบค้นชุดข้อมูลสาธารณะกว่า 100 ล้านชุด และ TimesFM สำหรับการพยากรณ์ล่วงหน้า โดยขีดความสามารถทั้งหมดขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือทางภูมิศาสตร์กว่า 70 รายการ รวมถึงโมเดลพื้นฐานอย่าง Remote Sensing Foundation Model (RSFM) และ Population Dynamics Foundation Model (PDFM) ซึ่งได้รับการรับรองตามมาตรฐานใน Earth AI Technical Report เพื่อสนับสนุนการสร้างผลกระทบต่อสังคม Google.org ได้มอบเงินทุน 10 ล้านดอลลาร์แก่องค์กรด้านการฟื้นฟูวิกฤตและสาธารณสุข ซึ่งรวมถึงเงิน 2 ล้านดอลลาร์ให้แก่ The Milken Institute เพื่อแก้ไขปัญหาโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น เช่น ที่อยู่อาศัยราคาประหยัด พลังงานสะอาด และระบบน้ำที่ปลอดภัย
โมเดลพื้นฐานทางภูมิศาสตร์ของ Google Earth AI กำลังถูกนำมาใช้เพื่อช่วยทำนายการแพร่ระบาดของโรค และช่วยให้ทีมสาธารณสุขสามารถดำเนินการเชิงรุกและป้องกันได้
2. การประสานงานแบบหลายเอเยนต์ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ต่อยอดจากความรู้ที่มีอยู่
วรรณกรรมทางวิชาการเป็นแหล่งความรู้ชั้นยอดสำหรับการค้นพบสิ่งใหม่ เราได้สร้างตัวประสานงานแบบหลายเอเยนต์ (multi-agent orchestrator) ที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถทำซ้ำวิธีการวิเคราะห์เดิมในสภาพแวดล้อมใหม่ได้ ตัวอย่างเช่น การนำวิธีออกแบบกลศาสตร์ของไหลมาประยุกต์กับการออกแบบสายสวนปัสสาวะ ซึ่งผลการจำลองพบว่าสามารถป้องกันการติดเชื้อแบคทีเรียได้ดียิ่งขึ้น
นอกจากนี้ยังมี Empirical Research Assistance ที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สร้างและทดสอบการเปลี่ยนแปลงโค้ดนับพันรายการพร้อมกันได้ ครอบคลุมตั้งแต่งานวิจัยสาขาชีววิทยาไปจนถึงเศรษฐศาสตร์ รวมถึง Co-Scientist จาก Google DeepMind ที่ช่วยสร้างสมมติฐานใหม่ๆ จนนำไปสู่การ ค้นพบ ยาที่นำมาปรับใช้ใหม่เพื่อต่อสู้กับภาวะพังผืดในตับ
3. Deep Review ช่วยให้ผู้เขียนปรับปรุงความชัดเจนและความถูกต้องของเอกสารทางเทคนิค
การตรวจทานโดยผู้เชี่ยวชาญ (peer review) เป็นหัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์ เราจึงสร้าง Deep Review ซึ่งเป็น agentic system สำหรับตรวจสอบเอกสารที่ซับซ้อนอย่างเข้มงวด ระบบนี้ได้ผ่านการทดสอบกับสิ่งพิมพ์วิจัยกว่า 16,000 ฉบับ ช่วยลดภาระทางสมองด้วยการตรวจสอบความสอดคล้องทางตรรกะและการอ้างอิงข้อเท็จจริง ขณะที่นักวิทยาศาสตร์ยังคงเป็นผู้ตัดสินใจหลักในเชิงสร้างสรรค์ วันนี้เราได้ขยายการเข้าถึงสู่สาธารณะเพื่อช่วยตรวจสอบเอกสารทางเทคนิค ตั้งแต่สัญญาทางกฎหมายไปจนถึงรายงานทางการเงิน
สถาปัตยกรรมระบบที่แสดงขั้นตอนการทำงานสี่ระยะ
4. ชิป Edge AI เจนเนอเรชันถัดไปช่วยให้ผู้ผลิตสร้างอุปกรณ์สวมใส่แห่งอนาคต
เมื่อต้นปีเราได้เปิดตัว Coralboard จาก Synaptics ที่ใช้แกนประมวลผล Coral NPU ของ Google เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสร้างต้นแบบอุปกรณ์ได้รวดเร็ว
ในสัปดาห์หน้า เราจะเปิดตัวชิป Edge AI พลังงานต่ำเจนเนอเรชันใหม่ที่ออกแบบร่วมกับ Synaptics โดยใช้ IP แบบ open source ของเรา ซึ่งจะให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นสำหรับแว่นตาอัจฉริยะ นาฬิกา กล้องเชื่อมต่อ และอุปกรณ์สตรีมมิ่งรุ่นต่อไป
ชิป Edge AI พลังงานต่ำตัวใหม่จาก Synaptics เมื่อวางข้างเหรียญเพื่อแสดงขนาดเปรียบเทียบ
5. TimesFM และ TabFM เปลี่ยนโฉมวิธีที่ธุรกิจจัดการกับตัวเลข
นอกเหนือจากข้อความ การตัดสินใจทางธุรกิจยังต้องอาศัยข้อมูลตัวเลข TimesFM และ TabFM เป็นโมเดลพื้นฐานที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลอนุกรมเวลาและข้อมูลตารางโดยเฉพาะ สามารถพยากรณ์ได้อย่างแม่นยำทันทีโดยไม่ต้องเทรนเพิ่ม
เรากำลังจะรวมโมเดลเหล่านี้เข้ากับ Gemini for business ในเร็วๆ นี้ เพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถพยากรณ์แนวโน้ม เช่น ยอดขายหรือความจุเตียงโรงพยาบาล จากข้อมูลนับล้านแถวได้อย่างปลอดภัยภายในไม่กี่วินาที
การพยากรณ์แบบหลายตัวแปรของ TimesFM-3 ช่วยคาดการณ์การเพิ่มขึ้นของยอดขายสำหรับธุรกิจในวันที่วางแผนทำโปรโมชันในอนาคต
6. MedGemma ช่วยให้นักนวัตกรรมสร้างและติดตั้งใช้งานแอปพลิเคชัน AI ด้านสุขภาพ
MedGemma ซึ่งเพิ่ง ตีพิมพ์ ใน Nature Medicine มียอดดาวน์โหลดกว่า 10 ล้านครั้ง โดยถูกนำไปใช้คัดกรองผู้ป่วยในคลินิก รวมถึงตรวจคัดกรอง โรคตา และ มะเร็งปากมดลูก
ขณะนี้เรากำลังพัฒนา MedGemma ให้สามารถดึงข้อมูลจากบันทึกสุขภาพและแอปพลิเคชันที่แพทย์ไว้วางใจ รวมถึงขยายขีดความสามารถไปยังข้อมูลภาพรังสีเต้านม อัลตราซาวนด์ และคลื่นไฟฟ้าหัวใจ เพื่อช่วยแปลผลสแกนรังสีวิทยาและชิ้นเนื้อทางพยาธิวิทยาให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ชมภาพยนตร์
7. การศึกษา AMIE ก้าวข้ามพรมแดนว่า AI เชิงสนทนาจะช่วยผู้ป่วยและแพทย์ได้อย่างไร
งานวิจัยเกี่ยวกับ AMIE มุ่งเน้นการใช้ AI เพื่อช่วยเหตุผลทางคลินิกและการสนทนา โดยงานวิจัยในปีนี้ใน Nature ได้พัฒนาขีดความสามารถไปสู่การจัดการโรคระยะยาว และการใช้เหตุผลกับข้อมูลหลายรูปแบบ (multimodal) เช่น ภาพทางการแพทย์
การศึกษาใหม่ ใน The Lancet แสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าสนใจ โดยที่ Beth Israel Deaconess Medical Center แพทย์ระบุว่าสรุปจาก AI ช่วยในการเตรียมตัวรักษาได้ถึง 75% นอกจากนี้เรายังร่วมกับ Included Health เพื่อศึกษาการใช้ AI ในสภาพแวดล้อมการดูแลเสมือนจริงในโลกแห่งความจริงด้วย
ชมภาพยนตร์
8. Groundsource ช่วยให้นักวิจัยสามารถพยากรณ์ภัยธรรมชาติได้
เรามุ่งมั่นสร้างโลกที่ไม่มีใครต้องเผชิญกับภัยธรรมชาติอย่างไม่ทันตั้งตัว โดยระบบ การพยากรณ์น้ำท่วม เดิมสามารถพยากรณ์ล่วงหน้าได้ 7 วัน แต่สำหรับน้ำท่วมฉับพลันในเขตเมืองนั้นทำได้ยากกว่า เราจึงพัฒนา Groundsource ซึ่งเป็น วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเปลี่ยนรายงานข่าวให้เป็นข้อมูลย้อนหลังที่มีคุณภาพ
ชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นจากรายงานน้ำท่วมกว่า 2.6 ล้านเหตุการณ์ ช่วยให้เราเทรนโมเดลใหม่ที่พยากรณ์ น้ำท่วมฉับพลัน ล่วงหน้าได้ถึง 24 ชั่วโมง โดยขณะนี้ได้ เปิดให้ใช้งานแบบสาธารณะ เพื่อประโยชน์ในงานวิจัยระดับโลกต่อไป
แผนที่โลกแสดงความหนาแน่นของเหตุการณ์น้ำท่วมใน Groundsource จุดสีแดงระบุอุทกภัยจาก GDACS
9. Learning interactives ช่วยให้ครูสามารถสร้างการจำลองแบบแนะแนวที่กำหนดเองได้
เรานำ generative UI มาปรับจูนภายใต้กรอบการสอนเพื่อให้ครูสร้างสื่อจำลองด้าน STEM ที่โต้ตอบได้ตามหลักสูตร ห้องสมุดตัวอย่าง มีสื่อการเรียนรู้กว่า 30 รายการในวิชาฟิสิกส์ เคมี ชีววิทยา และคณิตศาสตร์ ซึ่งโรงเรียนสามารถร่วมทดสอบผ่าน Google for Education Pilot Program เพื่อพัฒนาเครื่องมือให้ดึงดูดยิ่งขึ้น
[
](https://storage.googleapis.com/gweb-research2023-media/media/R2026-learning-interactive_final.mp4)
play silent looping video pause silent looping video
unmute video mute video
10. Play with Putty ช่วยให้ทีมสร้างต้นแบบร่วมกันได้แบบเรียลไทม์
Play with Putty เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ทีมสร้างต้นแบบร่วมกันได้แบบเรียลไทม์ผ่านคำสั่งภาษาธรรมชาติ ช่วยให้การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI ลื่นไหลยิ่งขึ้น โดยปัจจุบันเราได้เปิดรายชื่อรอรับสิทธิ์บน Google Labs เพื่อให้ทีมงานต่างๆ นำไปใช้งานได้ในวงกว้าง
การอัปเดตทั้ง 10 รายการนี้สะท้อนถึงพอร์ตโฟลิโอการวิจัยที่กว้างขวางของ Google ใน หลากหลายโดเมน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีจะประสบความสำเร็จสูงสุดเมื่อนำมาขยายขีดความสามารถของสติปัญญาของมนุษย์เพื่ออนาคตที่ดีกว่า
ความคิดเห็น (0)
เข้าสู่ระบบเพื่อร่วมแสดงความเห็น
สมัครสมาชิกมาเป็นคนแรกที่แสดงความเห็นกันเลยโบร