Прискорення наукових досліджень за допомогою Gemini: Тематичні дослідження та поширені методи
Автори: David P. Woodruff, Vincent Cohen-Addad, Lalit Jain, Jieming Mao, Song Zuo, MohammadHossein Bateni, Simina Branzei, Michael P. Brenner, Lin Chen, Ying Feng, Lance Fortnow, Gang Fu, Ziyi Guan, Zahra Hadizadeh, Mohammad T. Hajiaghayi, Mahdi JafariRaviz, Adel Javanmard, Karthik C. S., Ken-ichi Kawarabayashi, Ravi Kumar, Silvio Lattanzi, Euiwoong Lee, Yi Li, Ioannis Panageas, Dimitris Paparas, Benjamin Przybocki, Bernardo Subercaseaux, Ola Svensson, Shayan Taherijam, Xuan Wu, Eylon Yogev, Morteza Zadimoghaddam, Samson Zhou, Vahab Mirrokni
Опубліковано: 2026-02-03
Переглянути на arXiv →Анотація
Ця стаття представляє тематичні дослідження, які демонструють, як моделі ШІ на базі Gemini від Google можуть ефективно співпрацювати з дослідниками у нових, експертних математичних та алгоритмічних відкриттях. Вона показує їхню здатність вирішувати відкриті проблеми, спростовувати гіпотези та генерувати нові докази в різних областях теоретичної інформатики та інших сферах, окреслюючи спільні методи співпраці людини та ШІ у теоретичних дослідженнях.
Вплив
practical
Теми
6
💡 Просте пояснення
Уявіть собі супер-асистента, який може прочитати 100 наукових статей, переглянути всі діаграми та запам'ятати всі таблиці даних за лічені секунди. Ця стаття описує використання Google Gemini AI саме для цього. Замість пошуку за ключовими словами, вчені можуть завантажувати цілі бібліотеки досліджень і ставити складні питання, наприклад: «На основі цих 50 експериментів, що нам спробувати далі?» ШІ допомагає прискорити відкриття, беручи на себе нудну частину читання та організації величезних обсягів інформації.
🎯 Постановка проблеми
Наукові знання розширюються експоненціально, що унеможливлює для дослідників відстеження нової літератури. Крім того, наукові дані є мультимодальними (текст, математика, зображення), що робить традиційні текстові інструменти пошуку неефективними для глибокого синтезу або генерації гіпотез.
🔬 Методологія
Автори використовували мультимодальні можливості та довгий контекст Gemini 1.5 Pro. Вони провели експерименти у трьох областях: (1) Огляд літератури, де модель синтезувала висновки з десятків PDF-файлів; (2) Вилучення даних, де значення розбиралися з діаграм та таблиць; та (3) Генерація коду, де модель писала скрипти симуляції на основі теоретичних описів. Продуктивність оцінювалася за еталонними наборами даних, перевіреними людьми.
📊 Результати
Gemini 1.5 Pro продемонстрував кращу продуктивність у визначенні зв'язків між статтями порівняно зі стандартними методами RAG. Він успішно вилучав дані з діаграм з високою точністю (приблизно 85% у контрольованих тестах) і генерував виконуваний код симуляції, який відповідав методології, описаній у вхідних статтях. Пошук «голки в копиці сіна» для наукових фактів залишався надійним навіть при 1M+ токенів.
✨ Ключові висновки
Здатність обробляти мільйони токенів фундаментально змінює пошук наукової інформації. Ми переходимо від «індексації та пошуку» до «читання та синтезу». Для багатьох наукових завдань розмір контекстного вікна є показником інтелекту, оскільки це дозволяє моделі одночасно тримати в робочій пам'яті всі необхідні обмеження та дані.
🔍 Критичний аналіз
Стаття наводить переконливі аргументи на користь «Довгого контексту» замість «RAG» у науці, значно спрощуючи архітектуру. Однак вона оминає питання витрат — обробка 1 млн токенів на запит є дорогою порівняно з векторним пошуком. Крім того, покладання на пропрієтарну модель «чорної скриньки» для встановлення наукової істини є гносеологічно ризикованим. Відсутність надійної кількісної оцінки невизначеності в генерованих результатах є значним недоліком для суворого наукового впровадження.
💰 Практичне застосування
- SaaS-платформа для автоматизованого моніторингу наукової літератури.
- Корпоративний інструмент для аналізу ландшафту інтелектуальної власності у фармакології.
- Плагін для Jupyter Notebooks, який пропонує виправлення коду на основі PDF-файлів статей.