谷歌在2026年5月19日于《自然》杂志发表论文，正式推出实证研究助手（ERA）。ERA是一款利用Gemini大语言模型编写和优化科学代码的人工智能工具，旨在解决科学研究中最耗时的环节之一——反复迭代测试和优化计算实验。该工具能够根据给定的科学问题和成功指标，自动搜索科学文献、编写代码、探索解决方案、组合不同技术并评估结果。ERA采用树搜索方法，考虑数千种可能方案，针对目标优化输出代码。
在《自然》论文中，ERA在基因组学、公共卫生、卫星图像分析、神经科学预测、时间序列预测和数学等多个学科的基准测试中均达到了专家级表现。这表明ERA有潜力普及专家级计算建模，并扩大现有科学家的能力。
过去六个月，Google Research科学家及其合作者积极试用ERA，目前已提交八篇应用ERA解决具体科学问题的论文，其中五篇于今日新发布。这些研究展示了ERA在多个领域的实际影响和公共利益。
在流行病学预测方面，ERA用于预测美国各州未来四周的流感、新冠和呼吸道合胞病毒（RSV）住院人数，其预测在CDC排行榜上持续名列前茅。在加利福尼亚州，ERA创建了季节性径流预测模型，比该州官方展望更准确，有助于水资源管理。ERA还利用气象卫星数据绘制了前所未有的高时空分辨率大气二氧化碳浓度分布图，能够捕捉人类活动（如城市排放）以及自然循环（如植物光合作用）对CO2浓度的影响。此外，ERA与Google Antigravity结合优化了3D太阳能面板的能源捕获，并在零售预测中达到或超越商用标准。
今天，谷歌开始逐步开放基于ERA和AlphaEvolve构建的计算发现（Computational Discovery）原型，作为Gemini for Science的一部分。用户可访问labs.google/science注册兴趣。这一新工具与同样发表在《自然》上的AI Co-Scientist假设生成工具互补，共同支持科学方法的各个阶段。ERA的算法开发由Eser Aygun、Gheorghe Comanici和Shibl Mourad领导，各应用领域的合作者也在论文中得到了致谢。