Gemini for Research로 발견을 앞당기기

Gemini 모델은 학문 분야 전반의 기초 연구를 발전시키는 데 쓸 수 있어요. 연구에 Gemini를 활용하는 방법은 다음과 같아요.

모델 출력 분석·제어: CitationMetadata 같은 도구로 모델이 생성한 응답 후보를 검사해 더 분석할 수 있어요. responseSchema, topP, topK 같은 모델 생성·출력 옵션도 설정할 수 있어요. 더 알아보기.
멀티모달 입력: Gemini는 이미지·오디오·비디오를 처리할 수 있어 흥미로운 연구 방향을 많이 열어줘요. 더 알아보기.
긴 컨텍스트 능력: Gemini 3.0 Flash와 Pro는 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공해요. 더 알아보기.
Google과 함께 성장하기: API와 Google AI Studio를 통해 프로덕션 사용 사례용 Gemini 모델에 빠르게 접근할 수 있어요. Google Cloud 기반 플랫폼을 찾는다면 Gemini Enterprise Agent Platform이 추가 지원 인프라를 제공할 수 있어요.

Google은 학술 연구를 지원하고 첨단 연구를 끌어내기 위해 Gemini Academic Program을 통해 과학자와 학술 연구자에게 Gemini API 크레딧 접근을 제공해요.

출처: 원문

본문

Gemini 시작하기

Gemini API와 Google AI Studio는 Google의 최신 모델로 작업을 시작하고 아이디어를 확장 가능한 애플리케이션으로 바꾸는 데 도움을 줘요.

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="How large is the universe?",
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;

Client client = new Client();
CreateModelInteraction req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("How large is the universe?"))
    .build();
var interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("How large is the universe?"),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: ***" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "How large is the universe?"}]
    }]
   }'

주요 학술 연구자

"Our research investigates Gemini as a visual language model (VLM) and its agentic behaviors in diverse environments from robustness and safety perspectives. So far, we have evaluated Gemini's robustness against distractions such as pop-up windows when VLM agents perform computer tasks, and have leveraged Gemini to analyze social interaction, temporal events as well as risk factors based on video input."

Diyi Yang's Website

"Gemini Pro and Flash, with their long context window, have been helping us in OK-Robot, our open-vocabulary mobile manipulation project. Gemini enables complex natural language queries and commands over the robot's "memory": in this case, previous observations made by the robot over a long operation duration. Mahi Shafiullah and I are also using Gemini to decompose tasks into code that the robot can execute in the real world."

Lerrel Pinto's Website

Gemini Academic Program

지원 국가의 자격을 갖춘 학술 연구자(교수진, 직원, 박사 과정 학생 등)는 연구 프로젝트용으로 Gemini API 크레딧과 더 높은 속도 제한을 신청할 수 있어요. 이 지원은 과학 실험의 더 높은 처리량을 가능하게 하고 연구를 발전시켜요.

특히 관심 있는 연구 분야는 아래와 같지만, 다양한 과학 분야의 신청을 환영해요.

평가와 벤치마크: 사실성, 안전, 지시 따르기, 추론, 계획 같은 영역에서 강력한 성능 신호를 줄 수 있는 커뮤니티가 인정한 평가 방법.
인류에 이로운 과학적 발견 가속화: 희귀·소외 질환, 실험 생물학, 재료 과학, 지속 가능성 같은 분야를 포함한 학제간 과학 연구에서 AI의 잠재적 응용.
체화와 상호작용: 체화 AI, 주변 상호작용, 로보틱스, 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 새로운 상호작용을 조사하는 데 대규모 언어 모델 활용.
창발적 능력: 추론과 계획을 강화하는 데 필요한 새 에이전트 능력 탐구, 그리고 추론 중(Gemini Flash 활용 등) 능력을 어떻게 확장할 수 있는지 탐구.
멀티모달 상호작용과 이해: 다양한 작업에 걸친 분석·추론·계획을 위한 멀티모달 기초 모델의 격차와 기회 식별.

자격: 유효한 학술 기관 또는 학술 연구 기관에 소속된 개인(교수진, 연구자 또는 이에 준하는 사람)만 신청할 수 있어요. API 접근과 크레딧은 Google의 재량으로 부여·회수된다는 점을 유의하세요. 신청은 매달 검토해요.

Gemini API로 연구 시작하기

지금 신청하기

Gemini for Research로 발견을 앞당기기