Folosește Hypothesis Generation, un sistem AI cu mai mulți agenți, pentru a elabora o propunere de cercetare, a accelera procesul manual de examinare a literaturii de specialitate și a genera idei noi pe care le poți adapta la cunoștințele și provocările tale.
Momentan, accesul la Hypothesis Generation este disponibil doar prin intermediul formularului de exprimare a interesului.
- Pentru a-ți exprima interesul, înscrie-te la labs.google.com/science.
- Important: trimiterea formularului nu garantează accesul.
- Dacă te numeri printre cei selectați, vei primi o notificare prin e-mail cu instrucțiuni suplimentare.
Dacă primești acces, pentru cea mai bună experiență cu Hypothesis Generation, asigură-te că:
- te-ai conectat la Hypothesis Generation;
- ai o conexiune stabilă la internet;
- folosești un computer;
- folosești Google Chrome.
Transformă provocarea sau ipoteza de cercetare într-un obiectiv structurat.
- Pe computer, deschide Hypothesis Generation.
- În caseta de solicitări, detaliază provocarea sau ipoteza ta de cercetare.
- Poți folosi studii de caz drept coreferințe pentru a-ți structura obiectivul de cercetare și pentru a înțelege rezultatele așteptate. Află cum poți găsi studii de caz.
- Dă clic pe săgeată
.
- Finalizează un interviu conversațional cu agentul Hypothesis Generation.
- În dreapta, în secțiunea Progresul interviului, poți verifica progresul elementelor specifice ale obiectivului de cercetare. Află mai multe despre elementele obiectivelor de cercetare eficiente.
- Acest flux bazat pe agent te ghidează prin crearea specificațiilor pentru execuție, ceea ce simplifică rafinarea iterativă a obiectivului.
- Odată ce ai finalizat toate elementele obiectivului de cercetare, Hypothesis Generation va pregăti specificațiile finale.
- Pentru a examina planul de cercetare finalizat, în widgetul cu prezentarea generală, dă clic pe Deschide.
- Pe computer, deschide Hypothesis Generation.
- Derulează în jos la secțiunea Explorează studiile de caz.
- Dă clic pe un exemplu pe care ai vrea să-l folosești.
Cheia folosirii eficiente a instrumentului Hypothesis Generation este un obiectiv de cercetare bine definit. Formulează solicitările cât mai precis posibil. Privește solicitarea ca pe o conversație cu un colaborator foarte competent.
Obiectivul de cercetare va include următoarele elemente:
- provocarea de cercetare: acesta este obiectivul de nivel înalt al studiului. Trebuie să definească problema pe care o rezolvi, obiectivele concrete pe care vrei să le atingi și cum arată succesul. Provocările de cercetare pot avea multe forme diferite. De exemplu:
- „Ce s-ar întâmpla în continuare…”
- căutarea unui mecanism de acțiune;
- evaluarea unei justificări;
- evaluarea celor mai buni candidați pentru testare;
- căutarea unei strategii pentru a inversa un rezultat biologic;
- căutarea unei justificări pentru motivul pentru care ceva nu ar funcționa;
- solicitarea unui design;
- sugerarea unei strategii alternative.
- domeniul de interes: acestea sunt anumite direcții sau domenii de cercetare pe care sistemul le va explora pentru a-ți rezolva problema. Acestea acționează ca „lentile” pentru a restrânge căutarea soluțiilor.
- preferințe: această secțiune definește modul în care dorești să se desfășoare cercetarea și orice constrângeri specifice privind soluțiile. Ghidează sistemul către abordarea tehnică preferată.
- titlul: opțional, dar util pentru organizarea obiectivelor.
- După ce configurezi o execuție și definești provocarea de cercetare, Hypothesis Generation sugerează automat un titlu.
- Pentru identificarea vizuală rapidă a anumitor obiective, adaugă un emoji.
- Pentru a schimba titlul, dă clic pe Mai multe
Redenumește.
Redenumește.Important: poți să ai simultan maximum trei execuții standard și o execuție avansată în desfășurare. Hypothesis Generation folosește o putere de calcul semnificativă pentru fiecare execuție.
- Pe computer, deschide Hypothesis Generation.
- În obiectivul de cercetare, în dreapta sus, dă clic pe Configurează execuția.
- Selectează tipul execuției.
- Execuție standard: obține rezultate mai rapide când testezi și rafinezi obiectivul de cercetare.
- Execuție avansată: obține o analiză mai cuprinzătoare și mai detaliată pentru a vedea noi descoperiri. Poți primi și sugestii mai nuanțate sau mai diverse.
- Dă clic pe Începe execuția.
- Când raportul este gata, vei primi un e-mail.
Notă: finalizarea execuției poate dura câteva ore.
Remediază problemele legate de rambursările creditelor AI pentru execuțiile nereușite
Important: o execuție este considerată nereușită numai dacă starea sa este afișată ca Nereușită în secțiunea Execuții recente.
Dacă o execuție nu se finalizează, toate creditele AI folosite pentru ea îți pot fi rambursate în cont. Dacă ți s-a debitat suma pentru o execuție nereușită, contactează asistența Google One pentru a iniția procesul de rambursare.
Notă: sincronizarea stării unei sesiuni poate dura un timp. Dacă raportul nu apare imediat după finalizare, actualizează browserul.După ce definești obiectivul cercetării și începi execuția, Hypothesis Generation realizează o examinare aprofundată a literaturii de specialitate, generează idei inedite printr-un proces de selecție competitivă și sintetizează potențiale direcții de cercetare într-un raport privind obiectivul.
- Pe computer, deschide Hypothesis Generation.
- Găsește-ți cercetarea.
- Găsește cercetări recente: derulează în jos la Cercetări recente.
- Găsește toate cercetările: în stânga sus, dă clic pe Obiectiv
.
- Dă clic pe un obiectiv de cercetare.
- Vei găsi obiectivele de cercetare nefinalizate, în curs și anterioare, împreună cu datele când au fost create.
Examinează literatura de specialitate
În pagina cu raportul privind obiectivul, dă clic pe una dintre aceste file:
- Idei: consultă clasamentul complet al propunerilor de cercetare generate.
- Te ajută să identifici cei mai buni candidați, iar propunerile sunt evaluate în funcție de nivelul Elo.
- În plus, propunerile sunt clasificate în două categorii de acțiuni: cu potențial ridicat și neviabile.
- Bază de cunoștințe: un director central cu documentație tehnică detaliată, statistici bazate pe cercetare și date detaliate, conceput pentru consultare rapidă și analiză cuprinzătoare;
- Rezumat: o prezentare generală sintetizată a întregului efort de cercetare;
- Specificațiile execuției: examinează detaliile despre parametrii și restricțiile care definesc o „execuție” a cercetării.
Sfat: pentru a explora mai detaliat anumite idei sau pentru a evalua potențialele compromisuri, în dreapta, dă clic pe Deschide agentul .
Exportă sau trimite rapoarte privind obiectivele
Pentru a colabora cu colegii sau a analiza concluziile mai în detaliu, exportă sau trimite rapoartele privind obiectivele.
Exportă rapoartele privind obiectivele în NotebookLM
Deschide raportul privind obiectivul direct în NotebookLM pentru a interacționa cu concluziile, a pune întrebări suplimentare și a sintetiza raportul cu alte documente de cercetare.
- Pe computer, deschide Hypothesis Generation.
- În stânga, dă clic pe Obiectiv
- Dă clic pe un obiectiv de cercetare.
- În dreapta sus, dă clic pe Deschide în NotebookLM.
Trimite rapoarte privind obiectivele
Generează și copiază un link unic către raportul privind obiectivul.
- Pe computer, deschide Hypothesis Generation.
- În stânga, dă clic pe Obiectiv
- Dă clic pe un obiectiv de cercetare.
- În dreapta sus, dă clic pe Trimite
.
- Activează opțiunea Activează permiterea accesului public.
- Dă clic pe Copiază.
Descarcă rapoartele privind obiectivele
Salvează o copie locală a raportului privind obiectivul pe dispozitiv pentru examinare sau arhivare offline.
- Pe computer, deschide Hypothesis Generation.
- În stânga, dă clic pe Obiectiv
- Dă clic pe un obiectiv de cercetare.
- În dreapta sus, dă clic pe Descarcă
.
- Selectează o opțiune de descărcare.
Citează Hypothesis Generation când publici rezultatele
Dacă folosești Hypothesis Generation în cercetare, folosește această referință bibliografică:
@article{Gottweis2026,
title = {Accelerating scientific discovery with Co-Scientist},
ISSN = {1476-4687},
url = {http://dx.doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y},
DOI = {10.1038/s41586-026-10644-y},
journal = {Nature},
author = {Gottweis, Juraj and Weng, Wei-Hung and Daryin, Alexander and Tu, Tao and Sirkovic, Petar and Myaskovsky, Artiom and Glowaty, Grzegorz and Weissenberger, Felix and Orlandi, Alessio and Popovici, Dan and others},
year = {2026},
month = May
}
Pentru a recunoaște folosirea instrumentului Hypothesis Generation în lucrarea ta, în secțiunea cu metode, îți recomandăm să incluzi acest text:
Folosirea instrumentelor AI: sistemul Hypothesis Generation a fost folosit în timpul generării și prioritizării ipotezelor și a designului experimental pe [data folosirii].
Referință bibliografică în alte formate
- Format APA: Gottweis, J., Weng, W.-H., Daryin, A., Tu, T., Sirkovic, P., Myaskovsky, A., Glowaty, G., Weissenberger, F., Orlandi, A., Popovici, D., Palepu, A., Rong, K., Tanno, R., Saab, K., Zhang, F., Blum, J., Carroll, A., Kulkarni, K., Tomašev, N., … Natarajan, V. (2026). Accelerating scientific discovery with co-scientist. Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
- Format MLA: Gottweis, Juraj, et al. "Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist." Nature (2026), https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y.
- Format Chicago: Gottweis, Juraj, Wei-Hung Weng, Alexander Daryin, Tao Tu, Petar Sirkovic, Artiom Myaskovsky, Grzegorz Glowaty, et al. 2026. "Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist." Nature, May 2026. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y.
- Format Harvard: Gottweis, J., Weng, W.-H., Daryin, A., Tu, T., Sirkovic, P., Myaskovsky, A., Glowaty, G., Weissenberger, F., Orlandi, A., Popovici, D. et al. (2026) 'Accelerating scientific discovery with Co-Scientist', Nature. doi: 10.1038/s41586-026-10644-y.