Google Researchが開発したAIツール「Empirical Research Assistance（ERA）」は、科学研究におけるコーディングと実験の反復・改良という時間のかかるプロセスを効率化する。

Nature誌に発表されたERAは、Geminiを活用して科学的なコードを生成・最適化し、科学的課題と成功基準を与えられれば、文献調査、コード作成、ソリューション探索、技術の組み合わせ、結果評価までを行う。ツリー検索アプローチにより、数千もの選択肢を検討し、目標達成に向けたコードを最適化する。

ジェノミクス、公衆衛生、衛星画像解析、神経科学予測、時系列予測、数学など、多様な分野のベンチマーク問題で専門家レベルの性能を示すことが確認されており、計算モデリングへのアクセスを民主化し、専門家の能力を拡張する可能性を秘めている。

ERAは、Epidemiological forecasting（疫学的予測）、CO2マッピング、Snow runoff（積雪融雪流出）予測、Solar energy design（太陽光発電設計）、Cosmology（宇宙論）、Neuroscience（神経科学）といった、現在開かれている科学的課題の解決にも応用されている。特に、疫学的予測では、インフルエンザ、COVID-19、RSVの米国における州レベルの入院患者数を4週間先まで予測し、CDCのリーダーボードで上位にランクインしている。

また、積雪融雪流出予測モデルは、カリフォルニア州の公式予測を大幅に上回る精度を示し、CO2マッピングでは、衛星データとERAを組み合わせることで、人間活動によるCO2濃度の変化を前例のない空間的・時間的解像度で捉えている。

さらに、ERAは、太陽光発電のエネルギー最大化や、経済学における小売業の需要予測にも応用され、既存の予測モデルを上回る結果を出している。

これらの研究成果は、ERAを活用して構築された新しい実験的ツール「Computational Discovery」として、Google Labsを通じて提供が開始されている。ERAは、AIによる科学的発見の新たな時代を切り拓くものとして期待されている。