Google DeepMind发布ForTy 2020全球森林类型图与2017—2025时间序列
Google DeepMind与Google Research联合WRI和IIASA发布ForTy 2020，将全球每个10-by-10-meter地块划分为六类森林或土地利用类型。
推荐理由：ForTy以10-meter分辨率区分森林类型及年度变化，为EUDR合规、供应链追溯和自然林保护提供更细的空间依据。
#开源/工具
Google DeepMind精选AI 评分6868
Google ResearchAI 评分5252 Google Research 在 Research@ 2026 展示 10 项 AI 研究与工具进展
Google Research 在 Research@ 2026 展示 10 项进展，覆盖 Google Earth AI、Deep Review、MedGemma、AMIE 与灾害预测等方向。
Isomorphic Labs · News精选AI 评分6666 Isomorphic Labs 加入 Virtual Biology Initiative 共建 AI 生物基础数据
Isomorphic Labs 以创始成员身份加入 Virtual Biology Initiative，参与建设用于预测生物学、支持疾病研究与治疗的 AI-ready 生物数据开放资源。该倡议由 Biohub 召集，参与组织将投入资金、数据、算力和新的测量技术。
推荐理由：Isomorphic Labs 以创始成员身份参与跨组织计划，相关组织将投入资金、数据、算力和新测量技术，推动形成开放的生物数据资源。
Arc Institute · News精选AI 评分8282 Arc Institute 发布利用人工整理生物知识的虚拟细胞模型 PIE
Arc Institute 发布虚拟细胞模型 PIE，利用人工整理的生物知识预测未见细胞情境、扰动及其组合中的群体响应。在各设置下，PIE 分类差异表达基因的 AUPRC 达到最强竞争方法的 1.2 to 3.2 times，未见扰动时增幅最大，但情境与扰动均未见时准确率会下降。完整代码、训练与评测流水线已上 GitHub，模型检查点和处理后的公开数据集已发布在 Hugging Face。
推荐理由：PIE将人工整理的生物知识作为输入，并给出跨未见扰动、细胞情境和数据集的对比结果，便于理解其泛化范围与限制。
Broad Institute · News精选AI 评分6363 Broad Institute 推出 Delphy，快速构建高准确度病毒系统发育树
Broad Institute 研究人员创建网页应用 Delphy，用于根据病毒基因组数据实时绘制病毒演化图谱。它构建病毒系统发育树的速度比现有方法快 100 至 1,000 倍，同时保持准确性。公共卫生人员可将其用于疫情响应中的病毒变异追踪。
推荐理由：Delphy 将病毒系统发育树构建提速 100 至 1,000 倍并保持准确性，为公共卫生人员快速追踪病毒变异提供了可用的计算工具。