Discovery Loop. Ջեֆ Դինը և Google-ի վետերանները նոր AI վենչուր են հիմնել

Նոր վենչուրը՝ Discovery Loop-ը, հրապարակայնորեն ներկայացրել է գիտական հայտնագործությունների ավտոմատացման իր ծրագիրը։ Ընկերության հիմնական փաստարկն այն է, որ դասական փորձարարական ցիկլը՝ վարկած առաջ քաշել, փորձարկում անցկացնել, գնահատել արդյունքները և կրկնել, դեռևս չափազանց դանդաղ ու աշխատատար է, քանի որ կախված է մարդու հաջորդական աշխատանքից։

Հիմնադիրները Google-ի հետազոտական շարքերից

Հիմնադիր թիմը կազմված է Ջեֆ Դինից, Սանջայ Գեմավաթից, Քվոկ Լեից և Օրիոլ Վինյալսից։ Ըստ ընկերության կայքի՝ նրանց միավորում է տասնամյակների մոտ և ազդեցիկ համագործակցություն։ Նրանք միասին ներկայացնում են արհեստական բանականության երեք ամենաշատ մեջբերված հետազոտողներին և բաշխված համակարգերի երկու ամենաշատ մեջբերված հետազոտողներին։

Նրանց համատեղ փորձը ներառում է Google Search-ը, Ads-ը, News-ը և Translate-ը, Google File System, MapReduce, BigTable և Spanner ենթակառուցվածքները, ինչպես նաև TensorFlow-ը, Pathways-ը, TPU-ները, AlphaChip-ը, AlphaStar-ը, AlphaCode-ը և AlphaFold-ը, word2vec-ը, հաջորդականությունից հաջորդականություն մոդելները, մտքի շղթան, mixture-of-experts ճարտարապետությունները և մեծ լեզվական մոդելների մի քանի սերունդ։

Փորձարարական ցիկլի ավտոմատացում

Discovery Loop-ը նշում է, որ կառուցում է համակարգեր, որոնք նորագույն AI մոդելների և լայնածավալ հաշվողական ենթակառուցվածքի օգնությամբ ինքնուրույն առաջարկում, իրականացնում և արդյունքներից սովորում են փորձարկումներում։ Նպատակը հազարավոր փորձարկումների զուգահեռ անցկացումն է, կրկնության ժամանակի կտրուկ կրճատումը և գիտական ու ինժեներական արդյունքի ծավալի ու որակի աճը։

Ընկերությունը կսկսի մեքենայական ուսուցման հետազոտությունների և ինժեներիայի ավտոմատացումից՝ դառնալով իր առաջին հաճախորդը․ ավտոմատացված ML հնարավորությունները սկզբում կկիրառվեն սեփական տեխնոլոգիական ստեկի բարելավման համար, ապա կտարածվեն այլ ոլորտներում։

ML-ից մինչև ինժեներական գերնպատակներ

Երկարաժամկետ հեռանկարում ընկերությունը պնդում է, որ իր մոտեցումը կիրառելի է գիտության և ինժեներիայի չափելի արդյունքներով ցանկացած ուսուցման ցիկլի համար։ Որպես նպատակ նշվում են ԱՄՆ Ինժեներական ազգային ակադեմիայի (NAE) գերնպատակները՝ ավելի լավ դեղերի մշակում, առողջապահական ինֆորմատիկայի առաջընթաց, մատչելի արևային էներգիա, մաքուր ջրի հասանելիություն, կիբեռտարածքի անվտանգություն և գիտական հայտնագործության գործիքներ։

Կայքում հայտարարված առաքելությունը AI համակարգերի ստեղծումն է, որոնք ինքնուրույն լուծում են կարևոր խնդիրները մեքենայական ուսուցման, գիտության և ինժեներիայի ոլորտներում, որպեսզի աշխարհը ավելի արագ օգտվի գիտության ու տեխնոլոգիայի առավելություններից։ Այդ նպատակով թիմը ձևավորում է փոքր, գրասենյակում աշխատող կազմ։