Gemini for Research로 발견 가속화

Gemini 모델은 다양한 분야에서 기초 연구를 발전시키는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 연구에 Gemini를 활용할 수 있는 방법입니다.

• 모델 출력 분석 및 제어: 추가 분석을 위해 모델에서 생성된 응답 후보를 검토할 수 있습니다.CitationMetadata responseSchema, topP, topK와 같은 모델 생성 및 출력 옵션을 구성할 수도 있습니다. 자세히 알아보기.
• 멀티모달 입력: Gemini는 이미지, 오디오, 동영상을 처리하여 다양한 흥미로운 연구 방향을 지원합니다. 자세히 알아보기.
• 긴 컨텍스트 기능: Gemini 3.0 Flash 및 Pro에는 토큰 100만 개 컨텍스트 윈도우가 제공됩니다. 자세히 알아보기.
• Grow with Google: 프로덕션 사용 사례를 위해 API 및 Google AI Studio를 통해 Gemini 모델에 빠르게 액세스합니다. Google Cloud 기반 플랫폼을 찾고 있다면 Gemini Enterprise Agent Platform에서 추가 지원 인프라를 제공할 수 있습니다.

학술 연구를 지원하고 최첨단 연구를 추진하기 위해 Google은 Gemini Academic Program을 통해 과학자와 학술 연구자에게 Gemini API 크레딧에 대한 액세스 권한을 제공합니다.

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    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-flash-preview",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview: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?"}]
    }]
   }'

주요 학술 연구자

"저희 연구에서는 Gemini를 시각 언어 모델 (VLM)로 조사하고 견고성과 안전성 관점에서 다양한 환경에서 에이전트 동작을 조사합니다. 지금까지 VLM 에이전트가 컴퓨터 작업을 실행할 때 팝업 창과 같은 방해 요소에 대한 Gemini의 견고성을 평가했으며 Gemini를 활용하여 동영상 입력을 기반으로 사회적 상호작용, 시간적 이벤트, 위험 요소를 분석했습니다."

"긴 컨텍스트 윈도우를 갖춘 Gemini Pro 및 Flash는 개방형 어휘 모바일 조작 프로젝트인 OK-Robot에서 도움이 되었습니다. Gemini는 로봇의 '메모리'(이 경우 로봇이 장기간 작동하는 동안 관찰한 이전 관찰)에 대한 복잡한 자연어 쿼리 및 명령어를 지원합니다. Mahi Shafiullah와 저는 Gemini를 사용하여 로봇이 실제 세계에서 실행할 수 있는 코드로 작업을 분해하고 있습니다."

Gemini Academic Program

지원되는 국가의 자격을 갖춘 학술 연구자 (예: 교수진, 직원, 박사 과정 학생)는 연구 프로젝트에 Gemini API 크레딧과 더 높은 비율 제한을 신청할 수 있습니다. 이 지원을 통해 과학 실험의 처리량을 높이고 연구를 발전시킬 수 있습니다.

다음 섹션의 연구 분야에 특히 관심이 있지만 다양한 과학 분야의 신청서를 환영합니다.

• 평가 및 벤치마크: 사실성, 안전성, 명령어 준수, 추론, 계획과 같은 분야에서 강력한 성능 신호를 제공할 수 있는 커뮤니티에서 승인한 평가 방법입니다.

• 인류에게 도움이 되는 과학적 발견 가속화: 희귀 질환 및 소외 질환, 실험 생물학, 재료 과학, 지속가능성과 같은 분야를 비롯한 학제간 과학 연구에서 AI의 잠재적 애플리케이션입니다.

• 구체화 및 상호작용: 대규모 언어 모델을 활용하여 구체화된 AI, 주변 상호작용, 로봇 공학, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서 새로운 상호작용을 조사합니다.

• 새로운 기능: 추론 및 계획을 개선하는 데 필요한 새로운 에이전트 기능을 살펴보고 추론 중에 기능을 확장하는 방법 (예: Gemini Flash 활용)을 알아봅니다.

• 멀티모달 상호작용 및 이해: 분석, 추론, 계획을 위한 멀티모달 기반 모델의 격차와 기회를 파악합니다.

자격요건: 유효한 학술 기관 또는 학술 연구 기관에 소속된 개인 (교수진, 연구원 또는 이와 동등한 직책)만 신청할 수 있습니다. API 액세스 및 크레딧은 Google의 재량에 따라 부여 및 삭제됩니다. 신청서는 매월 검토됩니다.