กูเกิลเปิดงาน Google I/O ด้วยการแถลงถึงงานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ด้านการแพทย์ที่กำลังตีพิมพ์ ทำให้สามารถทำนายข้อมูลของคนไข้ได้ละเอียดและแม่นยำมากขึ้น

รายงานแรกเป็นการอ่านข้อมูลจากภาพดวงตา กูเกิลสร้างโมเดลทำนายข้อมูลคนไข้จากภาพเรตินาอย่างเดียว ได้ข้อมูลถึง 6 อย่าง ได้แก่ อายุ, เพศ, สูบบุหรี่, เบาหวาน, อัตราส่วนน้ำหนักและส่วนสูง, ความดันเลือด

หน่วยงานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ของกูเกิลเดิมมีหลายทีม เช่น Google Brain, Google Research ที่มักตีพิมพ์งานวิจัยและเผยแพร่โค้ดออกมาสู่โลกภายนอกเรื่อยๆ หรือบางครั้งก็ออกมาเป็นสินค้าของกูเกิลเอง เช่น AutoML ที่มาจากทีม Google Brain ตอนนี้กูเกิลก็ประกาศรวมทีมทั้งหมดเป็น Google AI

ในแง่ทีมวิจัยของกูเกิลอาจจะไม่ต่างจากเดิมนัก แต่ช่องทางสื่อสารกับคนภายนอกจะถูกรวบไว้ภายใต้ เว็บ, Google+, Twitter, และบล็อกเดียวกัน ขณะที่เว็บ Google Research เดิมจะถูกเก็บไว้ให้เข้าถึงโพสเดิมได้ หากเนื้อหาถูก redirect มาที่ใหม่ได้ก็จะถูก redirect มา

กูเกิลเปิดชุดข้อมูล Open Image ข้อมูลสำหรับการฝึกปัญญาประดิษฐ์มาตั้งแต่ปี 2016 ปีนี้กูเกิลก็เปิดตัว Open Image v4 ชุดข้อมูลสำหรับตรวจจับภาพ (ปัญหา bound box) โดยใช้ภาพรวม 1.7 ล้านภาพ ข้อมูลวัตถุในภาพรวม 12.2 ล้านรายการ

นอกจากภาพที่ใส่ข้อมูลในภาพโดยมนุษย์แล้ว ชุดข้อมูลยังมีภาพ 5.5 ล้านภาพ ข้อมูลในภาพ 30.1 ล้านรายการ โดยตรวจสอบโดยมนุษย์แล้ว

คอนเทนเนอร์เช่น Docker ได้รับความนิยมอย่างสูงสำหรับการแบ่งทรัพยากรเพื่อรันแอปพลิเคชั่นแยกจากกันในช่วงหลัง แต่ในแง่ความปลอดภัย แต่ละคอนเทนเนอร์ยังคงมีโอกาสสูงที่จะข้ามไปมาได้เพราะใช้เคอร์เนลร่วมกัน ต่างจากระบบ virtual machine ที่มักออกแบบให้แต่ละเครื่องแยกขาดจากกันโดยสมบูรณ์ ตอนนี้กูเกิลเปิดซอร์ส gVisor ระบบแยกทรัพยากรสำหรับคอนเทนเนอร์เพื่อเพิ่มความปลอดภัยเข้าไปอีกชั้น