اليوم، أوضحنا كيف نعمل على بناء الذكاء الاصطناعي لتسريع عجلة العلم وتحسين حياة الناس. فهذه بعض الأمثلة خلال الأسبوع الماضي أو ما يقارب ذلك:
- قمنا برسم خريطة لجميع التغيّرات الوراثية المحتملة بحرف واحد البالغ عددها 9 مليارات عبر الجينوم البشري باستخدام AlphaGenome Atlas، وأتاحناه للباحثين بشكل مفتوح.
- يعتمد المليارات من القرارات على توقعات الطقس، لذلك قدمنا WeatherNext 3، وهو أحدث نموذج عالمي للذكاء الاصطناعي للطقس لدينا والأكثر دقة وقدرة حتى الآن.
- نشرنا AI & Economy ATLAS، وهو نظرة شاملة ومتاحة للجميع بلا مقابل على كيفية استخدام الناس للذكاء الاصطناعي حول العالم.
- مكّن الذكاء الاصطناعي من تحقيق إنجازات استثنائية في الترجمة اللغوية. واليوم، تتوفر خدماتنا تقريبًا في 300 لغة، يتحدث بها 7 مليارات شخص.
نركز جهودنا على أربعة مجالات رئيسية: الصحة، والقدرة على الصمود أمام الكوارث الطبيعية والطقس، والتعلم، والفرص الاقتصادية. https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/ai-applications-science-people/
- قمنا برسم خريطة لجميع التغيّرات الوراثية المحتملة بحرف واحد البالغ عددها 9 مليارات عبر الجينوم البشري باستخدام AlphaGenome Atlas، وأتاحناه للباحثين بشكل مفتوح.
- يعتمد المليارات من القرارات على توقعات الطقس، لذلك قدمنا WeatherNext 3، وهو أحدث نموذج عالمي للذكاء الاصطناعي للطقس لدينا والأكثر دقة وقدرة حتى الآن.
- نشرنا AI & Economy ATLAS، وهو نظرة شاملة ومتاحة للجميع بلا مقابل على كيفية استخدام الناس للذكاء الاصطناعي حول العالم.
- مكّن الذكاء الاصطناعي من تحقيق إنجازات استثنائية في الترجمة اللغوية. واليوم، تتوفر خدماتنا تقريبًا في 300 لغة، يتحدث بها 7 مليارات شخص.
نركز جهودنا على أربعة مجالات رئيسية: الصحة، والقدرة على الصمود أمام الكوارث الطبيعية والطقس، والتعلم، والفرص الاقتصادية. https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/ai-applications-science-people/
