AlphaGenome Atlas, 90억 DNA 변이 예측을 1PB 지도에 통합해 연구자에게 공개
실험실에서 하나씩 검사할 수 없던 인간 DNA 단일 염기 변이 90억 개를 탐색 가능한 예측 지도로 묶었다. Google DeepMind의 1PB AlphaGenome Atlas는 AlphaFold Database보다 30배 이상 크며 변이 영향 순위를 단일 AVI 점수로 제공한다.
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실험실에서 하나씩 검사할 수 없던 인간 DNA 단일 염기 변이 90억 개를 탐색 가능한 예측 지도로 묶었다. Google DeepMind의 1PB AlphaGenome Atlas는 AlphaFold Database보다 30배 이상 크며 변이 영향 순위를 단일 AVI 점수로 제공한다.
WeatherNext 3가 기존 25km·6시간 간격의 세계 예보를 최대 5km·1시간 단위로 세밀화했다. 실시간 위성 자료를 직접 받아 Google 검색·Gemini·Maps·Cloud에 공급해 국지성 비와 재생에너지 예측의 활용도가 커지며 변수별 해상도는 서로 다르다.
전 세계 기상 예보의 갱신 간격이 6시간에서 1시간으로 짧아지고, 지상 기온·습도 해상도는 25km에서 5km로 촘촘해진다. WeatherNext 3는 Google 서비스의 하루 이상 강수 예보 정확도를 최대 50% 높이며 Search·Maps·Gemini와 Cloud에 바로 투입됐다.
Google DeepMind이 Gemini 3.8 Flash와 보안 특화 Cyber 모델을 내놨다. Cyber는 내부 20개 언어 취약점 평가에서 성공률 70%를 넘었고, Chrome 코드에서는 대형 상용 모델보다 올바른 패치를 2.6배 더 많이 만들었다. 범용 모델의 도입 가격은 3.7과 같다.
최신 Gemini가 영상 전체를 고정 간격으로 읽는 대신 필요한 순간의 프레임을 동적으로 골라 토큰 사용량을 최대 88% 줄였다. 정확도까지 개선됐다는 결과는 장시간 영상 에이전트의 비용과 지연시간을 함께 낮출 가능성을 보여준다. 실제 평균 절감률과 지원 모델은 아직 공개되지 않았다.
Google DeepMind 연구진과 학계가 AlphaEvolve를 활용해 행렬곱 지수의 상한을 2.371339에서 2.371177로 낮췄다. 개선 폭은 0.000162이지만 AI 계산의 핵심 연산에 대한 수십 년짜리 이론 경계를 다시 밀었다.
Pixel 11이 미국 수어를 영어 문장으로 바꿔 Gboard와 Live Transcribe에 입력한다. SL2T는 자세 추적을 기기에서 처리하고 번역만 서버에 맡겨, 키보드 없이 대화하는 새 입력 경로를 연다.
WeatherNext는 사이클론 경로와 강도 예측에서 평균 24시간의 추가 대비 시간을 제시한다. Google DeepMind는 Nature 게재 연구와 함께 코드와 모델 가중치를 공개해 현업 예보와 지역 특화 모델 개발까지 열어뒀다.
Google DeepMind가 Gemini Robotics 2를 공개하며 휴머노이드 전신 제어, 미세 조작, 다중 로봇 협업을 한 흐름으로 제시했다. 별도 트윗은 3개 모델 구조와 몇 시간 안의 새 로봇 적응을 핵심 숫자로 내세웠다.
가벼운 보안 특화 모델이 V8에서 고유 취약점 55건을 찾으며 방어 자동화의 비용 구조를 흔들었다. Google DeepMind는 정부와 신뢰 파트너에게만 CodeMender 경유 파일럿을 연다.
Google DeepMind와 Google Cloud가 DOE Genesis Mission 연구자에게 $40M 규모의 AI 토큰과 cloud credit을 제공한다. 목표는 10년 안에 미국 과학 발견 속도를 두 배로 높이는 실험이며, 17개 DOE 국립연구소가 초기 기반이다.
Google DeepMind의 새 Flash 라인업은 대형 모델 경쟁의 축을 비용과 처리량으로 옮긴다. 3.6 Flash는 3.5 Flash보다 출력 토큰을 17% 줄이고, Flash-Lite는 초당 350개 출력 토큰을 내세운다.