Umjetna Inteligencija Vijesti - Artificial Intelligence news
Froehlich, Visiting Faculty Researcher, i Shaun Kane, Research Scientist, Google Research
Uvodimo StreetReaderAI, novi prototip pristupačnog street viewa koji koristi kontekstno svjesnu, real-time AI i pristupačne navigacijske kontrole.
Uvod
Svijet umjetne inteligencije (AI) rapidno se razvija, a s tim dolazi i potreba za sigurnim i transparentnim prikupljanjem podataka. Generativni modeli poput GPT-a i ostali alati za stvaranje neuređenih podataka omogućili su personalizirane iskustve, ali istovremeno su izazvali zabrinutost oko privatnosti korisnika.
Yossi Matias, zamjenik predsjednika i voditelj Google Istraživanja
Od geofizike do genomike do kvantne fizike, dijelimo najnovije znanstvene prekretnice iz Google Istraživanja i kako današnji moćni AI alati i platforme ubrzavaju inovacije.
Travis Beals, Senior Director, Paradigms of Intelligence Project
Suncatcher je moonshot koji istražuje novo područje: opremanje satelitskih konstelacija s TPU-ima i optičkim vezama u slobodnom prostoru kako bi se jedan dan mogla skalirati računska moć strojnog učenja u svemiru.
Predviđanje budućnosti šuma s umjetnom inteligencijom (AI) postaje sve važniji alat u borbi protiv deforestacije. U ovom članku, istaknuti istraživači Drew Purves iz Google DeepMind i Charlotte Stanton iz Google Research predstavljaju prvi benchmark za proaktivno predviđanje rizika deforestacije pokretan deep learningom.
Jinsung Yoon, istraživač nauke, i Jaehyun Nam, student istraživač, Google Cloud
DS-STAR je najsavremeniji agent za znanost podataka čija je multitalentnost vidljiva u njegovoj sposobnosti automatizacije raznovrsnih zadataka – od statističke analize do vizualizacije i obrade podataka – kroz različite vrste podataka, što rezultira vrhunskim rezultatom na slavnom DABStep benchmarku.
Ali Behrouz, Student Istraživač, i Vahab Mirrokni, VD i Google Fellow, Google Istraživanje
Predstavljamo Ugniježdeno Učenje, novi pristup mašinskom učenju koji modela tretira kao skup manjih, ugniježđenih optimizacijskih problema, svaki s vlastitim unutarnjim radnim tokom, kako bi se smanjili ili čak potpuno izbjegli problem “katastrofalnog zaborava”, gdje učenje novih zadataka žrtvuje vještinu u starijim zadacima.
Google DeepMind i Google Research su objavili JAX-Privacy 1. 0, biblioteku za diferencijalno privatno strojno učenje na performantnoj računarskoj biblioteci JAX. Brzi linkovi: GitHub
Od personaliziranih preporuka do znanstvenih napretaka, AI modeli poboljšavaju životne standarde i transformiraju industrije.
Novi teorijski rad iz Google Quantum AI pokazuje da veliki kvantni računari mogu riješiti određene probleme optimizacije koji su za konvencionalne klasične računare neizvodljivi. Od dizajniranja efikasnijih zračnih ruta do organiziranja kliničkih ispitivanja, problemi optimizacije su svugdje.
– Maks Neumann, istraživački inženjer, Google DeepMind, i Šarlot Stanton, senior programski menadžer, Google Istraživanje u ime šireg istraživačkog tima
Prirodne šume svijeta 2020. je AI-pokrećena karta koja razlikuje prirodne šume od ostalih drvenih pokrivača.
Yaniv Leviathan, Google Fellow, Dani Valevski, Senior Staff Software Engineer, Vishnu Natchu, Principal Engineer, i Yossi Matias, Vice President & Head of Google Research
Uvodimo novu implementaciju generativnog korisničkog sučelja (Generative UI), koja omogućuje AI modelima stvaranje zanimljivih iskustava i interaktivnih alata i simulacija, sve generirano na letu za bilo koju naredbu.
Uvod: Revolucija u komunikaciji uz AI
Zamislite svijet u kojem možete razgovarati s osobom na drugom kraju svijeta, a govor se odmah i prirodno prevodi, zadržavajući intonaciju, emocije i osobni pečat svakog govornika.
==========================================================================================================================================================
Novembar 21, 2025 – Kostas Kollias, istraživački znanstvenik, Google Research
Prebacivanje na električna vozila (EV) ubrzano se odvija širom svijeta, donoseći kritičnu potrebu za pouzdanom i robustnom infrastrukturom za punjenje.
– Ehsan Variani, Senior Staff Research Scientist, Google Research
Massive Sound Embedding Benchmark (MSEB) je definiran, otvoreni izvorni platforma za mjerenje strojne slušne inteligencije, koja ujedinjuje osam osnovnih sposobnosti – od pretraživanja i klasifikacije do rekonstrukcije – kako bi potakla istraživanje iznad trenutnog krovnog performansa AI-a temeljenog na zvuku.
– Ali Behrouz, Student Istraživač, Meisam Razaviyayn, Istraživački Zaposlenik, i Vahab Mirrokni, VD i Google Fellow, Google Istraživanje
Predstavljamo arhitekturu Titans i okvir MIRAS, koji omogućuju AI modelima da rade mnogo brže i upravljaju ogromnim kontekstima ažurirajući svoje jezgro pamćenja dok je aktivno pokrenuto.
godine, Alexander Knop, istraživač i Daogao Liu, postdoktorand, objavili su novu metodu koja pruža duboke uvide u upotrebu AI chatbota kroz kombinaciju diferencijalno privatnog klasteriranja, diferencijalno izvučenja ključnih riječi i sažimanja velikih jezika.
godine, Google je organizirao Data Science for Health Ideathon u Africi, u suradnji s tri pan-afričke zajednice za data science i machine learning: SisonkeBiotik, Ro’ya i DS-I Africa. Ovaj događaj je bio posvećen korištenju Googleovih otvorenih AI modela za rješavanje ključnih zdravstvenih izazova na kontinentu.
Googleov tim istraživača Vincent Cohen-Addad i David Woodruff objavili su novu alatku koja koristi Gemini za pomoć teoretskim znanstvenicima pri strogoj provjeri točnosti njihovih radova na konferencijama.
godini, Google Istraživanje je ušlo u fazu magičnog ciklusa istraživanja, koji je donio revolucionarne prekide i pretvorio istraživanje u stvarnost s utjecajem na proizvode, znanost i društvo. Timovi Google Istraživanja su tijekom godina uložili napore u napredovanje istraživanja i tehnologije u raznovrsnim strategijskim područjima.
, Janni Yuval, istraživač iz Google Researcha, predstavio je NeuralGCM, revolucionarni model koji kombinira fizičko modeliranje i neuronsku mrežu treniranu na NASA-inih promatranjima padaline kako bi poboljšao simulacije globalne padaline.
U svijetu kvantne tehnologije, korekcija grešaka (QEC) je ključni element za ostvarivanje stabilnih i pouzdanih kvantnih algoritama. Google Quantum AI tim je nedavno objavio rezultate koji pokazuju uspješnu operaciju novih dinamičkih kola za korekciju grešaka, što predstavlja značajan napredak u odnosu na njihove statičke prethodnike.
Daniel Golden, voditelj inženjerstva, i Fereshteh Mahvar, softverski inženjer, Google istraživanje
Ubrzana primjena umjetne inteligencije u zdravstvu je dramatično ubrzala, s zdravstvenom industriju koja primjenjuje AI dvostruko brže od šire ekonomije.
U ovom članku istražujemo kako se događaji teškog kočenja (HBEs) mogu koristiti kao indikatori rizika sudara na cestovnim segmentima. Naš tim, predvođen Nehom Arorom, voditeljem tima za mobilnost AI-a, i Yechenom Li, inženjerom softvera u Google Researchu, otkrili smo pozitivnu korelaciju između HBEsa prikupljenih putem Android Autoa i stvarnih stopa sudara na cestovnim segmentima.
U svijetu umjetne inteligencije, pametni satovi postaju sve važniji alat za praćenje našeg zdravlja. Novi istraživački rad potvrđuje da pametni satovi mogu biti izuzetno pouzdan platforma za procjenjivanje prostorno-vremenskih hodnih metrika kroz veliku validacijsku studiju.
Danielle Cohen i Yoni Halpern, inženjeri softvera u Googleu, predstavljaju revolucionarni pristup razumijevanju namjera korisnika iz interakcija s korisničkim sučeljem (UI) koristeći male modele, koji daju bolje rezultate od znatno većih modela.
godine, Morteza Zadimoghaddam i Matthew Fahrbach, istraživači iz Google Researcha, predstavljaju GIST, revolucionarni algoritam koji pruža dokazane jamstva za odabir visokokvalitetnog podskupa podataka koji maksimalno povećava i raznolikost i korisnost podataka.
Shayne Longpre, Google Cloud Student Researcher, i Sayna Ebrahimi, Research Scientist, Google DeepMind
Uvodimo nove zakone skaliranja za masivno multilingualne jezike. ATLAS pruža smjernice o tome kako miješati podatke i trenirati najefikasnije modele koji će služiti jezicima izvan engleskog.
Januar 28, 2026 Yubin Kim, Praktikant za istraživanje, i Xin Liu, Senior istraživač, Google Istraživanje
U ovom članku, istražujemo kako se skaliraju agenatni sustavi i kada su najefikasniji. Kroz kontroliranu evaluaciju od 180 konfiguracija agenata, izvodimo prve kvantitativne principe skaliranja za AI agenatne sustave, otkrivajući da multi-agentna koordinacija dramatično poboljšava performanse na paraleliziranim zadacima, ali ih ometi na sekvencijalnim.
Uvod
Ray Kurzweil, jedan od najpoznatijih futurista i inovatora današnjice, svoju je dugogodišnju predanost razvoju umjetne inteligencije i tehnologije eksplicitno istaknuo kao ključne za oblikovanje budućnosti čovječanstva.
U zadnjih nekoliko godina, troškovi dijagnostičkih i sekvencijskog tehnologija drastično su opali, što je rezultiralo neprecedentnim količinama podataka o bolesti i biologiji. Iako znanstvenici često žele doći od tih podataka do novih lijekova, često im je potrebna pomoć stručnjaka iz softverskog inženjerstva.
Razvoj boljih baterija, bržih elektroničkih uređaja i učinkovitijih farmaceutskih proizvoda ovisi o otkriću novih materijala i potvrdi njihovog kvaliteta. Umjetna inteligencija već pomaže u prvom koraku, koristeći alate koji prolaze kroz kataloge materijala kako bi brzo označili obećavajuće kandidatima.
Pretpostavimo da netko donese svog francuskog buldog, Bowser, na park za pse. Identificiranje Bowsera dok igra s drugim psima na parku je za psa-ljudeva lako. Ali što ako želite koristiti generativni AI model poput GPT-5 da nadgleda vašeg ljubimca dok ste na poslu.
Kada je riječ o umjetnoj inteligenciji, MIT i IBM su bili tu od samog početka: postavljajući temelje, stvarajući neke od prvih programa – AI prethodnika – i teorizirajući kako bi se mogla dobiti strojeva “inteligencija”.
godine, tijekom svog godišnjeg sastanka, Nacionalna Akademija Medicine objavila izbor 100 novih članova, uključujući MIT nastavnike Dinu Katabi i Facundo Batistu, te tri dodatna MIT diplomca. Izbor u Nacionalnu Akademiju Medicine (NAM) smatra se jednom od najviših počasti u područjima zdravstva i medicine, te priznaje pojedince koji su pokazali izuzetne profesionalne dostignuća i posvećenost usluzi.
Upravljanje električnom mrežom je kao rješavanje ogromnog zagonetnoga. Operateri mreže moraju osigurati da se točna količina energije dostavlja na pravo mjesto u točno vrijeme kada je potrebna, a to moraju učiniti na način koji minimizira troškove bez preopterećivanja fizičke infrastrukture.
