Google：ERA — 과학 코드 작성을 자동화하는 AI 시스템

2026년 5월 19일, Google은 Nature지에 ERA(Empirical Research Assistance：실증 연구 지원)에 관한 논문을 발표했습니다 — Gemini 모델을 기반으로 과학 코드의 반복적인 작성 및 최적화 프로세스를 자동화하는 AI 도구입니다.

ERA는 무엇이며 트리 탐색은 어떻게 작동하나요?

ERA는 연구 작업의 근본적인 병목 중 하나를 해결합니다. 최상의 접근법을 찾아 계산 실험을 무한히 반복하는 것입니다. 시스템은 과학적 문제 설명과 성공 기준을 받아 자율적으로 문헌을 검색하고, 코드를 작성하며, 기술을 결합하고 결과를 평가합니다.

핵심 혁신은 트리 탐색 최적화입니다 — 수천 가지 가능한 솔루션을 동시에 평가하는 체계적인 탐색 기술입니다. ERA는 선형 테스트 대신 가능한 접근법의 트리를 구축하고, 가장 유망한 브랜치를 식별하여 계산 리소스를 그쪽으로 향하게 합니다. 결과는 연구자들이 일반적으로 겪는 반복 과정 없이 전문가 수준의 코드를 달성하는 것입니다.

ERA는 어떤 분야에서 기존 모델을 능가하나요?

데모는 6개 도메인을 포괄합니다. ERA가 생성하는 독감, COVID, RSV 감염 예측은 기존 앙상블 모델을 앞질러 CDC 공개 순위 상위에 일관되게 위치합니다. 수자원 관리에서 시스템은 캘리포니아 공식 Bulletin 120 보고서보다 훨씬 정확한 봄철 유출량 조기 추정치를 생성했습니다. ERA는 또한 전례 없는 시공간 해상도를 가진 CO₂ 대기 모델을 개발했으며, 경제 분야에서는 소매 예측이 상업적 컨센서스 추정치와 동등한 수준을 달성했습니다.

Computational Discovery — ERA와 AlphaEvolve 기술에 대한 공개 접근

Nature 발표와 동시에 Google은 Google Labs를 통해 Computational Discovery를 출시했습니다 — ERA와 AlphaEvolve 기술을 결합한 실험적 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 Gemini for Science 더 넓은 이니셔티브의 일부이며 신뢰할 수 있는 테스터 프로그램을 통해 연구자들에게 공개됩니다.

모든 데모에는 실제 시나리오에서 ERA의 적용을 다루는 8개의 원고 형태로 GitHub에 게시된 코드와 실험이 수반됩니다. Google은 ERA를 계산적 발견을 가속화하기 위한 인프라로 포지셔닝합니다 — 계산 모델이 검증 가능한 과학적 가설과 솔루션을 생성하는 프로세스입니다.