Discovery Loop: ג'ף דין ושלושה חוקרים ותיקים מגוגל מקימים מיזם AI לאוטומציה של המדע

מיזם חדש בשם Discovery Loop הציג בפומבי תוכנית לאוטומציה של גילוי מדעי. הטענה המרכזית: הלולאה הניסויית הקלאסית — להציע ניסוי, להריץ אותו, לבחון את התוצאות ולחזור על התהליך — נותרה איטית ומייגעת מדי, משום שהיא תלויה ברצף של עבודה אנושית.

צוות מייסד משורות המחקר של גוגל

הצוות המייסד כולל את ג'ף דין, סנג'אי גמאוואט, קווק לה ואוריאול ויניאלס. לפי האתר, מאחוריהם היסטוריה משותפת של עשורים של שיתוף פעולה הדוק ומשפיע. יחד הם נמנים, כך נכתב, עם שלושת החוקרים המצוטטים ביותר בתחום הבינה המלאכותית ושניים מהמצוטטים ביותר בתחום המערכות המבוזרות.

ניסיונם המשותף משתרע על Google Search,‏ Google Ads,‏ Google News ו-Google Translate; על מערכות התשתית Google File System,‏ MapReduce,‏ BigTable ו-Spanner; וכן על TensorFlow,‏ Pathways,‏ TPU,‏ AlphaChip,‏ AlphaStar,‏ AlphaCode ו-AlphaFold, וכלה במודלי word2vec, מודלים של רצף-לרצף, שרשרת מחשבה, ארכיטקטורות mixture-of-experts ודורות אחדים של מודלים לשוניים גדולים.

אוטומציה של הלולאה הניסויית

Discovery Loop מצהירה שהיא בונה מערכות שמשתמשות במודלי AI חדשניים ובתשתית מחשוב בהיקף גדול כדי להציע ניסויים, להריץ אותם וללמוד מהתוצאות בלי שאדם ינהל כל שלב ידנית. המטרה: להריץ אלפי ניסויים במקביל, לקצר דרמטית את זמן האיטרציה ולהגדיל הן את כמות התפוקה המדעית וההנדסית והן את איכותה.

החברה תתחיל באוטומציה של מחקר והנדסה בלמידת מכונה, ותשמש לקוחה ראשונה של עצמה: היכולות האוטומטיות ייושמו תחילה לשיפור התשתית הטכנולוגית שלה, ורק לאחר מכן תתרחב לתחומים נוספים.

מ-ML לאתגרי הענק של ההנדסה

בטווח הארוך טוענת החברה שגישתה תתאים לכל לולאת למידה עם תוצאות מדידות במדע ובהנדסה. היא מציינת כמטרה את אתגרי הענק של האקדמיה הלאומית להנדסה של ארה"ב (NAE), ובהם פיתוח תרופות טובות יותר, קידום אינפורמטיקה רפואית, אנרגיה סולארית כלכלית, גישה למים נקיים, אבטחת המרחב הקיברנטי וכלי הגילוי המדעי.

המשימה המוצהרת באתר היא לבנות מערכות AI שפותרות באופן אוטומטי בעיות חשובות בלמידת מכונה, במדע ובהנדסה, כדי שהעולם ייהנה מהמדע והטכנולוגיה מהר יותר. לשם כך מגבשת החברה צוות קטן שעובד פנים אל פנים.