Google DeepMind (prawnie: DeepMind Technologies Limited) to brytyjsko-amerykańskie laboratorium badań nad AI, spółka zależna Alphabet Inc. Powstało w 2010 roku w Londynie; od kwietnia 2023 połączone z Google Brain. Odpowiada m.in. za rodzinę modeli Gemini, AlphaFold i układy TPU.
Google DeepMind to jedno z najważniejszych laboratoriów badań nad sztuczną inteligencją na świecie. Organizacja powstała w 2023 roku w wyniku połączenia londyńskiego laboratorium DeepMind z zespołem Google Brain.
DeepMind zostało pierwotnie założone w 2010 roku w Londynie przez Demisa Hassabisa, Shane’a Legga i Mustafę Suleymana. Firma zdobyła globalną rozpoznawalność w 2016 roku, gdy system AlphaGo pokonał mistrza świata w grze Go — wydarzenie uznawane za jedno z najważniejszych osiągnięć w historii sztucznej inteligencji.
Google DeepMind koncentruje się na tworzeniu systemów sztucznej inteligencji zdolnych do rozwiązywania złożonych problemów naukowych oraz rozwijania technologii prowadzących w kierunku sztucznej inteligencji ogólnej (AGI).
Jednym z największych sukcesów organizacji jest AlphaFold — system przewidujący strukturę białek, który znacząco przyspieszył badania biologiczne i farmaceutyczne. AlphaFold został wykorzystany do przewidzenia struktur niemal wszystkich znanych białek.
Laboratorium rozwija również rodzinę modeli Gemini — nową generację multimodalnych modeli sztucznej inteligencji integrujących tekst, obraz, wideo oraz kod.
Google DeepMind prowadzi także intensywne badania nad reinforcement learning, robotyką oraz systemami AI zdolnymi do działania w środowisku fizycznym.
Założyciele
Brytyjski badacz AI i były zawodowy szachista; w 2010 r. współzałożył DeepMind, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie chemii 2024 za AlphaFold.
Nowozelandzki badacz AI z doktoratem z IDSIA; współzałożyciel DeepMind, autor pojęcia AGI w nazwie firmy.
Brytyjski przedsiębiorca i autor; współzałożyciel DeepMind, później Inflection AI; od 2024 r. CEO Microsoft AI.
Zaawansowany multimodalny model AI Google DeepMind zaprojektowany do zadań wymagających głębokiego rozumowania, analizy danych i pracy z bardzo długim kontekstem.
Model AI opracowany przez Google DeepMind i Isomorphic Labs do przewidywania struktur 3D i interakcji biomolekuł: białek, DNA, RNA, ligandów, jonów i zmodyfikowanych reszt.
Otwarta (Apache 2.0) rodzina multimodalnych modeli AI od Google DeepMind (E2B/E4B/26B A4B/31B). Obsługuje tekst, obraz, audio i wideo. Natywny function calling.
Gemini 3 to trzecia generacja modeli Gemini od Google DeepMind, multimodalna rodzina modeli o zaawansowanych możliwościach rozumowania, kodowania i planowania.
Multimodalny model językowy Google DeepMind z rodziny Gemini 3, zaprojektowany pod kątem szybkości wnioskowania i niskich kosztów przy zachowaniu możliwości na poziomie zbliżonym do Gemini 3 Pro.
Gemini 3.1 Deep Think to wyspecjalizowany tryb rozumowania Google DeepMind zbudowany na bazie Gemini 3.1 Pro, przeznaczony do najtrudniejszych wyzwań naukowych, matematycznych i inżynieryjnych.
Najbardziej efektywny kosztowo model myślący z serii Gemini 3 firmy Google DeepMind, zaprojektowany pod kątem wysokiej przepustowości i niskich opóźnień przy zachowaniu jakości wnioskowania.
Najbardziej zaawansowany model ogólnego zastosowania Google DeepMind z rodziny Gemini 3.1 – multimodalny model z rozszerzonymi możliwościami rozumowania, kodowania agentycznego i długiego kontekstu.
Vision-Language-Action model od Google DeepMind, który co-fine-tunuje model wizyjno-językowy (PaLI-X/PaLM-E) z danymi robotycznymi. Akcje robota reprezentowane są jako tokeny językowe.
Model Vision-Language (VLM) od Google DeepMind z zaawansowanym rozumowaniem przestrzennym i ucieleśnionym, przeznaczony do zastosowań robotycznych.
Model Vision-Language-Action (VLA) od Google DeepMind zamieniajacy obraz i jezyk na komendy motoryczne dla robotow.
Model VLA od Google DeepMind zoptymalizowany do dzialania lokalnie na urzadzeniach robotycznych z niskim opoznieniem.
Klasyfikacja
