Discovery Loop: ჯეფ დინი და Google-ის ვეტერანები ახალ AI ვენჩურს აარსებენ

ახალმა ვენჩურმა Discovery Loop-მა საჯაროდ წარმოადგინა გეგმა სამეცნიერო აღმოჩენების ავტომატიზაციის შესახებ. კომპანიის მთავარი არგუმენტია, რომ ექსპერიმენტული ციკლი — ჰიპოთეზის წამოყენება, გაშვება, შედეგების შეფასება და გამეორება — ჯერ კიდევ ზედმეტად ნელი და შრომატევადია, რადგან ადამიანის თანმიმდევრულ ჩართულობაზეა დამოკიდებული.

დამფუძნებლები Google-ის კვლევითი გარემოდან

კომპანიის დამფუძნებელი გუნდია ჯეფ დინი, სანჯაი გემავატი, ქვოკ ლე და ორიოლ ვინიალსი — მკვლევრები, რომლებსაც, საიტის მიხედვით, ათწლეულების განმავლობაში მჭიდრო და შედეგიანი თანამშრომლობა აკავშირებთ. ერთად ისინი წარმოადგენენ ხელოვნური ინტელექტის სამ ყველაზე ციტირებულ მკვლევარს და განაწილებული სისტემების ორ ყველაზე ციტირებულ მკვლევარს.

მათი გამოცდილება მოიცავს Google Search-ს, Ads-ს, News-სა და Translate-ს; ინფრასტრუქტურულ სისტემებს — Google File System, MapReduce, BigTable, Spanner; და AI-ის მიმართულებით TensorFlow-ს, Pathways-ს, TPU-ებს, AlphaChip-ს, AlphaStar-ს, AlphaCode-სა და AlphaFold-ს, ასევე word2vec-ს, sequence-to-sequence მოდელებს, აზროვნების ჯაჭვს, mixture-of-experts არქიტექტურებსა და დიდი ენობრივი მოდელების რამდენიმე თაობას.

ექსპერიმენტული ციკლის ავტომატიზაცია

Discovery Loop აცხადებს, რომ აშენებს სისტემებს, რომლებიც უახლეს AI მოდელებსა და მასშტაბურ გამოთვლით ინფრასტრუქტურას იყენებენ, რათა ექსპერიმენტები წამოაყენონ, გაუშვან და შედეგებიდან ისწავლონ ადამიანის მიერ თითოეული ნაბიჯის ხელით მართვის გარეშე. მიზანია ათასობით ექსპერიმენტის პარალელურად გაშვება, იტერაციის დროის მკვეთრი შემცირება და სამეცნიერო და საინჟინრო შედეგების რაოდენობისა და ხარისხის ზრდა.

კომპანია დაიწყებს მანქანური სწავლების კვლევისა და ინჟინერიის ავტომატიზაციით და საკუთარ თავს პირველ კლიენტად გამოიყენებს: ავტომატიზებული ML შესაძლებლობებით ჯერ საკუთარ ტექნოლოგიურ სტეკს გააუმჯობესებს, შემდეგ კი სხვა დარგებზე გადავა.

ML-დან საინჟინრო გრანდ-გამოწვევებამდე

გრძელვადიან პერსპექტივაში Discovery Loop ამბობს, რომ მისი მიდგომა გამოდგება ნებისმიერი სასწავლო ციკლისთვის გაზომვადი შედეგებით მეცნიერებასა და ინჟინერიაში. კომპანია სამიზნედ ასახელებს აშშ-ის საინჟინრო ეროვნული აკადემიის (NAE) გრანდ-გამოწვევებს, მათ შორის უკეთესი მედიკამენტების შემუშავებას, ჯანდაცვის ინფორმატიკის წინსვლას, მზის ენერგიის ეკონომიურობას, სუფთა წყლის ხელმისაწვდომობას, კიბერსივრცის უსაფრთხოებას და სამეცნიერო აღმოჩენის ინსტრუმენტებს.

საიტზე გამოცხადებული მისიაა AI სისტემების შექმნა, რომლებიც მანქანურ სწავლებაში, მეცნიერებასა და ინჟინერიაში მნიშვნელოვან პრობლემებს ავტომატურად წყვეტენ, რათა მეცნიერებისა და ტექნოლოგიის სარგებელი სამყარომ უფრო სწრაფად მიიღოს. გუნდი ამ მიზნისთვის მცირერიცხოვან, პირისპირ მომუშავე გუნდს აყალიბებს.