Gemini for Research で発見を加速する

Gemini モデルは、さまざまな分野の基礎研究を進めるために使用できます。Gemini を使用して調査を行う方法は次のとおりです。

  • ファインチューニング: さまざまなモダリティで Gemini モデルをファインチューニングして、研究を進めることができます。詳細
  • モデルの出力を分析して制御する: さらに分析するには、LogprobsCitationMetadata などのツールを使用して、モデルによって生成されたレスポンス候補を調べます。responseSchematopPtopK などのモデル生成と出力のオプションを構成することもできます。詳細
  • マルチモーダル入力: Gemini は画像、音声、動画を処理できるため、さまざまなエキサイティングな研究方向が可能になります。詳細
  • 長いコンテキストの機能: Gemini 1.5 Flash には 100 万個のトークンのコンテキスト ウィンドウが搭載されています。Gemini 1.5 Pro には 200 万個のトークンのコンテキスト ウィンドウが搭載されています。詳細
  • Grow with Google: API と Google AI Studio を通じて Gemini モデルにすばやくアクセスし、本番環境のユースケースに活用できます。Google Cloud ベースのプラットフォームをお探しの場合は、Vertex AI で追加のサポート インフラストラクチャを利用できます。

学術研究を支援し、最先端の研究を推進するため、Google は Gemini Academic Program を通じて、科学者や学術研究者に Gemini API クレジットを提供しています。

Gemini を使ってみる

Gemini API と Google AI Studio を使用すると、Google の最新モデルの利用を開始し、アイデアをスケーラブルなアプリケーションに変えることができます。

Python

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="How large is the universe?",
)

print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-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?"}]
    }]
   }'

「私たちの研究では、Gemini を視覚言語モデル(VLM)として、さまざまな環境におけるそのエージェントの動作を堅牢性と安全性の観点から調査しています。これまでのところ、VLM エージェントがコンピュータ タスクを実行する際のポップアップ ウィンドウなどの妨害に対する Gemini の堅牢性を評価し、Gemini を活用してソーシャル インタラクション、時間的イベント、動画入力に基づくリスク要因を分析してきました。」

「Gemini Pro と Flash は、長いコンテキスト ウィンドウを備えており、オープン ボキャブラリー モバイル マニピュレーション プロジェクトである OK-Robot で活用されています。Gemini を使用すると、ロボットの「メモリ」(この場合は、ロボットが長期間の動作中に取得した過去の観測データ)に対して、複雑な自然言語クエリとコマンドを実行できます。Mahi Shafiullah と私は、Gemini を使用して、ロボットが現実世界で実行できるコードにタスクを分解しています。」

Gemini アカデミック プログラム

対象国の認定学術研究者(教員、職員、博士課程の学生など)は、研究プロジェクトで Gemini API クレジットとレート制限の引き上げを受けることができます。このサポートにより、科学実験のスループットが向上し、研究が進歩します。

特に、次のセクションの研究分野に関心がありますが、さまざまな科学分野からの応募を歓迎します。

  • 評価とベンチマーク: 事実性、安全性、指示の遵守、推論、計画などの分野で強力なパフォーマンス シグナルを提供できる、コミュニティで承認された評価方法。

  • 人類に利益をもたらす科学的発見の加速: 希少疾患や顧みられない病気、実験生物学、材料科学、持続可能性などの分野を含む、学際的な科学研究における AI の潜在的な応用。

  • エンボディメントとインタラクション: 大規模言語モデルを活用して、エンボディド AI、アンビエント インタラクション、ロボティクス、人間とコンピュータのインタラクションの分野における新しいインタラクションを調査します。

  • 新機能: 推論とプランニングを強化するために必要な新しいエージェント機能を検討し、推論中に機能を拡張する方法(Gemini Flash の活用など)について説明します。

  • マルチモーダルなインタラクションと理解: さまざまなタスクにわたる分析、推論、計画のためのマルチモーダル基盤モデルのギャップと機会を特定します。

対象: 有効な教育機関または学術研究機関に所属する個人(教員、研究者または同等の資格を持つ者)のみが申請できます。API へのアクセスとクレジットの付与および削除は、Google の裁量により行われます。お申し込みは毎月審査されます。

Gemini API を使用して調査を開始する

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