2026. július 17., péntek · Kutatás

A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös biobiztonsági stratégiát mutatott be

A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös megközelítést tett közzé a biológiai ellenálló képesség (bioreziliencia) erősítésére. A két szervezet saját közlése szerint az elmúlt egy évben több mint 15 partnerséget kötött kormányzati szervekkel, biobiztonsági szervezetekkel és kutatócsoportokkal annak érdekében, hogy megakadályozzák az AI-modellek visszaélésszerű felhasználását, és felgyorsítsák a járványok felismerését és a válaszlépéseket. A stratégia három pillérre épül: megelőzés, felderítés és reagálás. A cégek az AlphaFold, az AlphaGenome és az Isomorphic Labs gyógyszertervezési motorja (IsoDDE) mellett a Gemini modellt is megbízható partnerek rendelkezésére bocsátják. Emellett a SynthID vízjelező technológia biológiai alkalmazásán is dolgoznak, amely segíthetne a DNS-szintézis-szolgáltatóknak az AI által generált, potenciálisan kockázatos biológiai szekvenciák szűrésében.

Miért fontos?

Az AI-modellek kettős felhasználási kockázatainak kezelése a biológia területén a globális biztonság szempontjából kulcsfontosságú fejlemény.

Források

Google DeepMind Kutatás

Említve a tudásbázisban

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Google DeepMind#biobiztonság

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 17., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Google DeepMind kriptográfiai duplán vak AI-tesztet indít

A Google DeepMind állítása szerint elindította az első „duplán vak” kiértékelését egy élvonalbeli, saját fejlesztésű AI-modellnek, hogy kiküszöbölje a benchmark-szennyezettséget, azaz amikor a modell már a tanítás során látta a teszt kérdéseit. A cég szerint a pilot projektben a szingapúri AI Safety Institute és más partnerek vesznek részt, egy Gemini Flash Lite modellt titkos benchmarkok ellen tesztelve. A módszer a Google Cloud Confidential Space nevű bizalmas számítási technológiáját használja: kriptográfiai úton biztosítja, hogy az értékelő ne lássa a modell súlyait, a Google pedig ne lássa a teszt kérdéseit. A vállalat szerint korábban ez kompromisszumot igényelt, mivel vagy a tesztkérdéseket kellett átadni a fejlesztőnek, vagy a modellsúlyokat az értékelőnek.

Mesterséges intelligencia tervezett vírusok pusztítottak el baktériumokat a laborban

A Stanford Egyetem és az Arc Institute kutatói az Evo nevű AI-modellel mintegy 700 ezer lehetséges bakteriofág-genomot generáltattak, ezekből 285-öt szintetizáltak DNS-ként, és 16 olyan, a természetben nem létező vírus jött létre, amely képes volt szaporodni és baktériumokat elpusztítani. A modellt előbb a világ élőlényeinek genomjain, majd kifejezetten a Phi X-174 fágra és rokonaira tanították be; a kutatók szerint a létrehozott vírusok legalább olyan hatékonyak voltak, mint a természetesek, néhány gyorsabban is szaporodott. A munka korábban lektorálatlan preprintként volt elérhető, mostanra a Science folyóiratban lektorált formában jelent meg. Független szakértők fontos mérföldkőnek nevezik az eredményt, de hangsúlyozzák, hogy az AI nem alkotott alapvetően újat, és rámutatnak: az amerikai NIH biztonsági szabályai jelenleg nem terjednek ki a pusztán számítógépes vírustervezésre.

Google DeepMind: áttörés a ciklonok AI-alapú előrejelzésében

A Google DeepMind Nature-ben publikált kutatása szerint a WeatherNext nevű AI-modell a korábbi módszereknél pontosabban jósolja meg a trópusi ciklonok pályáját, intenzitását és szélszerkezetét. A vállalat állítása szerint a modell háromnapos előrejelzései olyan pontosak, mint korábban csak a kétnapos jóslatok voltak, ami átlagosan egy plusz nap előrejelzési biztonságot jelent a meteorológusoknak. A fejlesztés a National Hurricane Centerrel, a CIRA-val és a brit Met Office-szal együttműködésben zajlott, és a cég szerint már a gyakorlatban is bevált: a Melissa hurrikán 2025-ös, jamaicai partraérése előtt segített időben figyelmeztetést kiadni. A Google DeepMind most nyílt forráskódúvá teszi a WeatherNext 2 és a WeatherNext Cyclones modelleket, hogy a kutatói közösség is hozzáférjen hozzájuk.

A Google DeepMind AI-modellje egy nappal korábban jelzi a hurrikánokat

A Google DeepMind kutatói a Nature-ben publikált tanulmányukban azt állítják, hogy a WeatherNext nevű AI-modell átlagosan egy nappal korábban ad pontos előrejelzést trópusi ciklonokról, mint a korábbi módszerek. A modellt a Jamaicát pusztító Melissa hurrikán előrejelzésénél is használták, és az amerikai Nemzeti Hurrikáncentrum vezetője, Mike Brennan szerint az extra idő valós különbséget jelenthet az evakuálási döntéseknél. A fejlesztők a ritka ciklonadatokat általános meteorológiai adatokkal kombinálva tanították a modellt, hogy egyszerre a vihar útvonalát és intenzitását is jól becsülje, amivel korábbi AI-modellek nem boldogultak. A kutatók szerint korábban évtizedes fejlesztést igényelt volna egy nappal előrébb hozni az előrejelzést.