przyspieszyć proces odkrywania za pomocą Gemini do badań;

Uzyskiwanie klucza interfejsu Gemini API

Modele Gemini mogą być wykorzystywane do prowadzenia zaawansowanych badań podstawowych w różnych dziedzinach. Oto jak możesz wykorzystać Gemini do prowadzenia badań:

• Analizowanie i kontrolowanie wyników modelu: aby przeprowadzić dalszą analizę, możesz sprawdzić kandydata na odpowiedź wygenerowanego przez model za pomocą narzędzi takich jak CitationMetadata. Możesz też skonfigurować opcje generowania modelu i danych wyjściowych, takie jak responseSchema, topP i topK. Więcej informacji
• Dane wejściowe multimodalne: Gemini może przetwarzać obrazy, dźwięk i filmy, co otwiera wiele ciekawych kierunków badań. Więcej informacji
• Możliwości długiego kontekstu: Gemini 3.0 Flash i Pro mają okno kontekstu o wielkości miliona tokenów. Więcej informacji
• Grow with Google: szybki dostęp do modeli Gemini za pomocą interfejsu API i Google AI Studio w przypadku zastosowań produkcyjnych. Jeśli szukasz platformy opartej na Google Cloud, Gemini Enterprise Agent Platform może zapewnić dodatkową infrastrukturę pomocniczą.

Aby wspierać badania naukowe i prowadzić innowacyjne badania, Google udostępnia naukowcom i badaczom akademickim środki do wykorzystania w interfejsie Gemini API w ramach programu Gemini Academic.

Pierwsze kroki z Gemini

Gemini API i Google AI Studio pomagają zacząć korzystać z najnowszych modeli Google i przekształcać pomysły w aplikacje, które można skalować.

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="How large is the universe?",
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;

Client client = new Client();
CreateModelInteraction req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("How large is the universe?"))
    .build();
var interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("How large is the universe?"),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "How large is the universe?"}]
    }]
   }'

Polecani naukowcy

„Nasze badania dotyczą Gemini jako wizualnego modelu językowego (VLM) i jego zachowań agentowych w różnych środowiskach z perspektywy niezawodności i bezpieczeństwa. Do tej pory oceniliśmy odporność Gemini na rozpraszacze, takie jak wyskakujące okienka, gdy agenci VLM wykonują zadania na komputerze. Wykorzystaliśmy też Gemini do analizowania interakcji społecznych, zdarzeń w czasie i czynników ryzyka na podstawie danych wejściowych wideo”.

Witryna Diyi Yang

„Modele Gemini Pro i Flash z długim oknem kontekstu pomagają nam w projekcie OK-Robot, czyli projekcie manipulacji mobilnej z otwartym słownictwem. Gemini umożliwia złożone zapytania i polecenia w języku naturalnym dotyczące „pamięci” robota, czyli w tym przypadku wcześniejszych obserwacji dokonanych przez robota w długim okresie działania. Mahi Shafiullah i ja również używamy Gemini do rozkładania zadań na kod, który robot może wykonać w świecie rzeczywistym”.

Witryna Lerrela Pinto

Program akademicki Gemini

Kwalifikujący się badacze akademiccy (np. wykładowcy, pracownicy i doktoranci) w obsługiwanych krajach mogą ubiegać się o kredyty na interfejs Gemini API i wyższe limity liczby żądań w przypadku projektów badawczych. Umożliwia to większą przepustowość w przypadku eksperymentów naukowych i rozwój badań.

Szczególnie interesują nas obszary badań wymienione w następnej sekcji, ale przyjmujemy zgłoszenia z różnych dziedzin nauki:

• Oceny i wartości referencyjne: metody oceny zatwierdzone przez społeczność, które mogą dostarczać silnych sygnałów dotyczących skuteczności w zakresach takich jak rzetelność, bezpieczeństwo, wykonywanie instrukcji, rozumowanie i planowanie.

• Przyspieszanie odkryć naukowych z korzyścią dla ludzkości: potencjalne zastosowania AI w interdyscyplinarnych badaniach naukowych, w tym w obszarach takich jak rzadkie i zaniedbane choroby, biologia eksperymentalna, materiałoznawstwo i zrównoważony rozwój.

• Ucieleśnienie i interakcje: wykorzystywanie dużych modeli językowych do badania nowych interakcji w dziedzinach ucieleśnionej AI, interakcji otoczenia, robotyki i interakcji człowiek–komputer.

• Nowe możliwości: badanie nowych możliwości agenta wymaganych do ulepszenia rozumowania i planowania oraz sposobu, w jaki można je rozszerzyć podczas wnioskowania (np. przez wykorzystanie Gemini Flash).

• Interakcja i rozumienie multimodalne: identyfikowanie luk i możliwości w zakresie multimodalnych modeli podstawowych do analizowania, wnioskowania i planowania w różnych zadaniach.

Kryteria kwalifikacji: zgłoszenia mogą przesyłać tylko osoby fizyczne (wykładowcy, badacze lub osoby o równoważnym statusie) powiązane z akredytowaną instytucją akademicką lub organizacją badawczą. Pamiętaj, że dostęp do interfejsu API i kredyty będą przyznawane i usuwane według uznania Google. Zgłoszenia sprawdzamy co miesiąc.