Google Research, Deep Review 일반 공개와 Earth AI 확대 등 10건 발표

Google Research가 현지시간 2026년 10월 14일 미국 마운틴뷰에서 열린 Research@ 행사에서 연구 성과 10건을 공개했다. 기술 문서를 검증하는 에이전트 시스템 Deep Review의 이용 범위를 이날 일반인으로 넓혔고, 지구 데이터 분석 도구 Earth AI의 조기 접근 대상도 넓혔다.¹

Deep Review는 법률 계약서나 재무 보고서 같은 다양한 기술 문서를 검증하는 데 쓸 수 있다. 이 시스템의 초기 버전은 Google 연구자와 외부 저자가 상위 컴퓨터과학 학회에 낸 연구 논문 1만 6천 건 넘게를 검토하는 데 이미 쓰였다고 Google은 밝혔다.¹

Earth AI와 재난 예측

Google은 Earth AI의 실험 기능을 써 볼 파트너를 받는다. 접근 방식은 세 가지다. Google Earth 안의 조기 접근 실험 기능으로 더 깊은 지리공간 분석을 하고, 행성 예측 엔진으로 위험 평가와 시나리오별 예측을 만들고, 실험적인 에이전트 간 API로 Geospatial Reasoning 에이전트 기능을 맞춤 작업 흐름에 넣는다. 개발자는 이 API로 위성 이미지 해석, 경로 탐색, 인구통계 임베딩 같은 핵심 기능을 프로그램으로 호출할 수 있다.

Google은 Google Dataset Search로 공개 데이터셋 1억 개 넘게를 조회하는 기능을 Earth AI에 통합한다고 발표했다. 행성 규모의 현황 파악과 예측 반복을 위한 TimesFM 연동도 함께 발표했다. Earth AI의 기능은 70개 넘는 지리공간 도구로 구동되며, 원격탐사 파운데이션 모델(RSFM)과 인구 역학 파운데이션 모델(PDFM) 같은 행성 규모 파운데이션 모델이 포함된다. 이 도구들의 성능은 같은 날 공개된 Earth AI 기술 보고서의 실증 벤치마크로 검증됐고, 개발자와 보건 책임자, 기업 팀이 복잡한 지리공간 작업 흐름을 자동화할 수 있게 한다고 Google은 밝혔다. Google.org는 위기 대응과 공중보건 분야 단체에 1천만 달러를 지원하며, 이 중 200만 달러는 Milken Institute에 간다. 이 기관은 저렴한 주택, 청정에너지, 광대역 통신, 안전한 식수 설비 등 필수 인프라의 병목을 푸는 일에 쓴다.¹

Earth AI의 지리공간 모델은 감염병 발생을 예측하고 공중보건 팀이 선제적으로 대응하도록 돕는 데 쓰이고 있다. 이와 별개로 Google의 science AI 모델은 독감 관련 입원 예측에서 가장 뛰어났다고 미국 질병통제예방센터(CDC)가 발표했다.^1,2

홍수 예측에서는 Nature에 실린 전 지구 수문 모델이 150개국 넘게, 20억 명 넘게를 대상으로 최대 7일 앞서 주요 하천 홍수를 예보한다. Groundsource는 공개된 위기 정보를 고품질 과거 데이터셋으로 바꿔 연구자가 더 정확한 예측 모델을 만들도록 돕는 방법론이며, Gemini와 함께 홍수 관련 자료 분석에 처음 적용했다.¹

과학 연구와 기업용 모델

멀티 에이전트 오케스트레이터는 과학자가 기존 문헌의 방법과 분석을 재현해 새 환경에 적용하도록 돕는다. 유체역학 역설계 문제의 새 방법론을 요도 카테터 설계에 적용한 사례에서는, 시뮬레이션상 세균 감염을 더 잘 막는 설계를 찾았다. Empirical Research Assistance는 코드 변형 수천 개를 병렬로 만들고 시험하며 생물학, 우주론, 경제학 연구 결과를 내는 데 쓰였다. Google DeepMind와 함께 만든 Co-Scientist는 새 가설을 생성하는 멀티 에이전트 도구로, Stanford University 연구진이 간 섬유증 치료에 쓸 수 있는 기존 약물을 찾는 데 도움을 받았다.

TimesFM과 TabFM은 시계열과 표 형태 정형 데이터의 수치 분포를 다루는 파운데이션 모델이다. 추가 학습 없이 바로 정확한 예측을 내며, 해당 분야의 주요 공개 벤치마크 상위권이라고 Google은 밝혔다. 두 모델은 Cloud BigQuery 사용자라면 누구나 쓸 수 있다. Google은 이날 두 모델을 비즈니스용 Gemini에 통합할 예정이라고 발표했다. 통합이 끝나면 사업주와 분석가, 운영 책임자가 제품 매출이나 병상 수용량 같은 추세를 수백만 행의 복잡한 운영 데이터로 예측할 수 있고, 민감한 데이터는 조직 경계 안에 남으며 답은 몇 초 안에 받는다고 Google은 밝혔다. 통합 시점은 밝히지 않았다.¹

의료와 기기

MedGemma는 지난주 Nature Medicine에 실렸고, 6만 5천 명 넘는 개발자와 혁신가가 1천만 회 넘게 내려받았다. 개발자들은 과밀한 진료소의 빠른 분류, 안과 질환과 자궁경부암 검진 등 지역 필요에 맞게 이 모델을 조정했다. 최신 연구는 도구 사용 기능을 더해 전자의무기록과 임상의가 쓰는 다른 응용을 활용하게 했고, 유방촬영, 초음파, 심전도 같은 새 입력 방식도 탐색한다. 임상 질의 응답과 영상 판독에서 성능이 높아지는 조짐이 보인다고 Google은 밝혔다.

대화형 의료 AI AMIE는 The Lancet에 실린 새 연구에서 현실 진료 환경을 평가받았다. Beth Israel Deaconess Medical Center에서 환자 98명이 urgent care 방문 전에 AMIE와 안전하게 상담했고, 임상의는 75%의 사례에서 AI 요약이 준비에 도움이 됐다고 보고했다. Nature 연구는 장기 질환 관리로 기능을 넓혔고, Nature Medicine 연구는 의료 영상과 검사 결과 같은 멀티모달 데이터 추론을 보였다. Google은 AMIE의 멀티모달 기능을 실시간 영상 상담 방향으로 발전시키는 중이며, Included Health와 함께 실제 가상 진료 환경에서 AI를 평가하는 전국 규모 무작위 연구에 착수했다. Google은 아직 초기 단계라고 밝혔다.

기기 분야에서는 Google이 Synaptics와 공동 설계한 저전력 차세대 엣지 AI 칩을 다음 주 공개한다. 칩은 Synaptics가 Google의 오픈소스 IP로 만들었으며, 스마트 안경과 시계, 연결형 카메라, 스트리머, 산업용 영상 및 음성 시스템을 만드는 설계자를 겨냥한다. 올해 초에는 Google의 Coral NPU 가속기 코어를 쓴 첫 Coralboard를 내놓았다.¹