(CLO) インペリアル・カレッジ・ロンドンの科学者たちは、10年にわたる研究の末、細菌が遺伝物質を獲得し、抗生物質耐性を獲得する仕組みを解明しました。しかし、GoogleのAIシステムのおかげで、わずか48時間でこの問題を解決できました。
ジェミニの最新イノベーションの一つ、科学的仮説生成を自動化するAIツール「コ・サイエンティスト」システムは、まだ単独で実験を実行することはできませんが、わずか数日でデータを分析し仮説を生成することで、生物医学研究の加速に貢献します。
GoogleのAIが10年間の研究をわずか2日で完了
テレグラフ紙によると、ホセ・ペナデス教授と彼のチームは、細菌が他の細菌からDNAを獲得することで抗生物質耐性を獲得する仕組みを長年研究してきた。2050年までに抗生物質耐性（AMR）によって数百万人が死亡するリスクがある中、この発見は重要な意味を持つ。
細菌病原学の専門家であるティアゴ・ディアス・ダ・コスタ博士は、わずか2日間でAIが約10年間の研究を統合したことを強調した。
GoogleのAIはスピードと精度に優れているものの、専門家は、その仮説を検証するにはさらなる検証が必要だと警告している。この技術は何年もの研究期間を短縮できる可能性があるが、結果はまだ検証が必要だ。
ダ コスタ博士は重要な疑問を提起しています。効果のない実験を排除するのに役立つ AI コンパニオンがいたらどうなるでしょうか?
AIが数学オリンピックの金メダリストを上回る
Google の AI 数学解答システムは、記号エンジンと言語モデルを組み合わせて複雑な幾何学問題を解き、国際数学オリンピック (IMO) の金メダリストにも勝利しました。
高度な AI プラットフォームである Google の「AlphaGeometry2」(AG2) システムは、IMO の幾何学の問題の 84% を解くことができ、金メダリストの平均は 81.8% でした。
科学者たちは、Google DeepMindが開発したAIシステムは、創造的問題とパターンマッチング問題の両方を解くことができると述べています。この発表は、Microsoftが小規模言語モデル（SML）を用いて複雑な方程式を解くことができる高度な数学的推論AIツール「rStar-Math」を発表してからわずか1か月後のことでした。
著者によると、AlphaGeometryはGoogleの最新版数学AIで、2024年1月に初リリースされ、以前のバージョンと比較してパフォーマンスが30%向上しています。AG2は、微積分と代数のみに焦点を当てるのではなく、論理と直感的な思考の組み合わせが求められる分野である幾何学を解くために最適化されています。
しかし、専門家は、この画期的な出来事は、数学だけでなく多くの分野でAIが人間よりも賢くなるレベルである汎用人工知能（AGI）を意味するものではないと警告している。
ハトラン（テレグラフ、ラグラダ紙による）
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出典: https://www.congluan.vn/ai-gay-sung-sot-bi-an-ve-vi-khuna-duoc-giai-dap-trong-48-gio-sau-mot-thap-ky-nghien-cuu-post336688.html
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