Google: ERA — AI sustav koji automatizira pisanje znanstvenog koda
Google je u časopisu Nature objavio ERA (Empirical Research Assistance) — Gemini-powered sustav koji tree-searchom evaluira tisuće računalnih pristupa i automatizira pisanje ekspertnog znanstvenog softvera. Platforma Computational Discovery već je dostupna istraživačima kroz Google Labs.
Ovaj članak generiran je uz pomoć umjetne inteligencije na temelju primarnih izvora.
Google je 19. svibnja 2026. u časopisu Nature objavio rad o sustavu ERA (Empirical Research Assistance) — AI alatu koji na temelju Gemini modela automatizira iterativni proces pisanja i optimizacije znanstvenog koda.
Što je ERA i kako funkcionira tree search?
ERA rješava jedan od temeljnih uskih grla u istraživačkom radu: beskonačno ponavljanje računalnih eksperimenata u potrazi za najboljim pristupom. Sustav prima opis znanstvenog problema i mjeru uspjeha, zatim samostalno pretražuje literaturu, piše kod, kombinira tehnike i evaluira rezultate.
Ključna inovacija je tree search optimizacija — tehnika sustavnog pretraživanja koja istovremeno procjenjuje tisuće mogućih rješenja. Umjesto linearnog testiranja, ERA gradi stablo mogućih pristupa, prepoznaje najobećavajuće grane i usmjerava računalne resurse prema njima. Rezultat je ekspertska razina koda bez uobičajenih iteracija kroz koje prolaze istraživači.
Na kojim područjima ERA nadmašuje postojeće modele?
Demonstracije obuhvaćaju šest domena. Prognoze zaraze gripom, COVID-om i RSV-om koje generira ERA dosljedno se rangiraju pri vrhu CDC javnih ljestvica, iznad klasičnih ansambličnih modela. U upravljanju vodnim resursima, sustav je producirao znatno točnije rane procjene proljetnog otjecanja voda od Californijskog službenog Bulletin 120 izvješća. ERA je razvio i atmosferske modele za CO₂ s dosad neviđenom prostorno-vremenskom rezolucijom, a na ekonomskom planu maloprodajne prognoze izjednačile su se s komercijalnim konsenzusnim procjenama.
Computational Discovery — javni pristup ERA i AlphaEvolve tehnologiji
Paralelno s Nature publikacijom, Google je kroz Google Labs pokrenuo Computational Discovery — eksperimentalnu platformu koja kombinira ERA i AlphaEvolve tehnologiju. Platforma je dio šire inicijative Gemini for Science i dostupna je istraživačima putem programa pouzdanih testera.
Sve demonstracije popraćene su kodom i eksperimentima objavljenima na GitHubu u obliku osam rukopisa koji pokrivaju primjenu ERA-e u stvarnim scenariima. Google pozicionira ERA kao infrastrukturu za ubrzanje computational discoverya — procesa kojim računalni modeli generiraju provjerljive znanstvene hipoteze i rješenja.
Česta pitanja
- Što je ERA i kako funkcionira tree search optimizacija?
- ERA (Empirical Research Assistance) prima opis problema i mjeru uspjeha, zatim pretražuje literaturu, piše kod i evaluira rezultate. Tree search tehnika istovremeno procjenjuje tisuće mogućih rješenja gradnjom stabla pristupa, usmjeravajući računalne resurse prema najobećavajućim granama.
- Na kojim domenama ERA nadmašuje postojeće modele?
- ERA postiže bolje rezultate od klasičnih modela u prognozama zaraze (gripa, COVID, RSV), upravljanju vodnim resursima, atmosferskim modelima za CO₂ te maloprodajnim prognozama. Njezine gripozne prognoze dosljedno se rangiraju pri vrhu CDC javnih ljestvica.
- Kako istraživači mogu pristupiti ERA tehnologiji?
- Google je kroz Google Labs pokrenuo platformu Computational Discovery koja kombinira ERA i AlphaEvolve tehnologiju. Platforma je dio inicijative Gemini for Science i dostupna je istraživačima kroz program pouzdanih testera.