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구글 리서치는 피부 질환 관련 AI 정보 도구가 일반인의 질환 이해와 명칭 추정에는 뚜렷한 도움을 주지만, 안전하고 적절한 다음 행동을 결정하도록 돕는 데에는 아직 개선이 필요하다고 설명한다.
Google은 Gemma 4 모델군에 양자화 인식 학습(QAT)을 적용한 새 체크포인트를 공개해 메모리 요구량을 크게 낮추고 온디바이스 실행 효율을 높였다고 밝혔다.
구글은 2026년 5월 발표를 통해 Gemini 3.5와 Gemini Omni를 중심으로 에이전트형 AI, 검색·안드로이드·쇼핑·헬스·하드웨어·과학 분야 전반에 AI 기능을 확대했다고 정리했다.
Google Research와 Google Cloud는 복잡한 기업 질의를 여러 단계로 분해하고, 충분한 근거가 모일 때까지 반복 검색하는 Gemini Enterprise Agent Platform의 agentic RAG 프레임워크를 공개했다.
구글 리서치는 스마트폰 전면 카메라가 일상적 사용 중 얼굴 영상을 포착해 심박수와 안정시 심박수를 수동적으로 추정하는 PHRM 연구 시스템을 제시하고, 다양한 피부 톤과 실제 사용 환경에서 웨어러블 수준의 정확도를 검증했다.
Google Research는 각국 기상·수문 기관이 자체 데이터와 업무 흐름 안에서 AI 기반 홍수 예측을 구축·개선할 수 있도록 수문 모델링 프레임워크를 오픈소스로 공개했다.
Google은 Gemini Omni의 대화형 영상 생성·편집 능력과 Gemini 3.5 Flash의 장기 agentic workflow 실행 능력을 9개 데모로 묶어, 생성형 UI·검색 에이전트·개인 AI 에이전트·개발자 API까지 이어지는 제품 방향을 제시했다.
Google Research는 I/O 2026에서 Gemini for Science, 의료 AI, 엣지 AI 하드웨어, 재난 예측 모델을 통해 AI가 과학·보건·기후 대응의 실제 발견과 의사결정을 가속하는 방향을 제시했다.
구글은 AI Mode 성장세를 바탕으로 검색창, 대화형 탐색, 정보 에이전트, 예약·코딩형 기능, 개인 맥락 연결을 결합한 새로운 AI 검색 경험을 발표했다.
Google Research는 Gemini로 과학 코드를 작성·최적화하는 ERA를 Nature 논문으로 공개하고, 이를 바탕으로 한 Computational Discovery를 Google Labs의 신뢰 테스터 프로그램을 통해 확장하기 시작했다.
Google Cloud 연구진은 학술 연구 과정에서 그림 제작과 동료심사 부담을 줄이기 위해 PaperVizAgent와 ScholarPeer라는 두 개의 실험적 AI 에이전트 프레임워크를 소개했다.
Google Research는 180개 에이전트 구성의 통제 평가를 통해 다중 에이전트가 병렬화 가능한 과제에서는 성능을 크게 높이지만, 순차적 추론 과제에서는 오히려 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 정량적 스케일링 원칙을 제시했다.
구글 리서치와 딥마인드는 시각 자료를 요청·해석·추론할 수 있는 다중모달 진단 대화 AI 에이전트 AMIE를 공개하고, 시뮬레이션 진료 평가에서 1차 진료의와 비교한 연구 결과를 제시했다.
