Modelo de IA aberto do Google Research identifica quase 2.500 espécies em imagens de câmeras de monitoramento e já é usado em projetos de conservação na Colômbia, EUA, Austrália e Tanzânia.
Google Research, DeepMind e o BIDMC apresentaram os primeiros insights de um estudo clínico real com o AMIE, IA conversacional para diagnóstico. A ferramenta foi usada para coletar o histórico clínico de pacientes antes de consultas ambulatoriais.
Pesquisadores do Google e Cornell avaliaram seis LLMs em perguntas de supercondutividade. Sistemas com fontes controladas tiveram melhor desempenho, mas todos ainda têm lacunas.
Google Research apresenta o Regularized f-Divergence Kernel Tests, um framework para auditar machine unlearning com mais precisão e menos custo computacional, apresentado no AISTATS 2026.
Google cria pipeline de dados sintéticos para ensinar modelos multimodais a traçar rotas válidas em mapas e libera dataset com 2 milhões de pares de perguntas e respostas.
O Google Research apresentou uma nova solução de analytics privado que combina criptografia e TEEs para garantir que apenas dados agregados e anônimos sejam acessados, elevando o padrão de privacidade em serviços on-device.
Google Research abriu o código do framework de hidrologia usado no Flood Hub, permitindo que serviços meteorológicos nacionais criem previsões de enchentes com IA própria e dados locais.
O Google apresentou um framework de agentic RAG para o Gemini Enterprise Agent Platform que aumenta em até 34% a precisão em datasets de factualidade. O sistema busca informações de forma iterativa em múltiplas fontes antes de responder.
Estudo do Google Research publicado na Nature Cities mostra que coordenar uma pequena fração das rotas no Google Maps melhora o trânsito e reduz emissões em 10 cidades americanas.
Google Research mostra como a ferramenta de IA ERA ajuda cientistas a prever doenças respiratórias e atuar em áreas como cosmologia e neurociência. Sistema já participa de desafios oficiais do CDC nos EUA.
