Discovery Loop: Jeff Dean ve Google araştırmacıları yapay zekâyla bilimsel keşif girişimi kurdu

Discovery Loop adlı yeni girişim, bilimsel keşfi otomatikleştirme planını kamuoyuna açıkladı. Şirketin temel argümanı, klasik deney döngüsünün — bir deney önermek, çalıştırmak, sonuçları değerlendirmek ve yinelemek — insan emeğinin sıralı ilerlemesine bağlı olduğu için birçok alanda hâlâ çok yavaş ve zahmetli kalması.

Google araştırma kadrolarından gelen kurucular

Kurucu ekip Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le ve Oriol Vinyals'tan oluşuyor. Şirketin sitesine göre bu isimleri onlarca yıla yayılan yakın ve etkili bir işbirliği geçmişi bir araya getiriyor. Ekip, yapay zekâ alanında en çok atıf alan üç araştırmacı ile dağıtık sistemler alanında en çok atıf alan iki araştırmacı arasında gösteriliyor.

Ortak deneyimleri Google Search, Ads, News ve Translate'in yanı sıra Google File System, MapReduce, BigTable ve Spanner gibi altyapı sistemlerini; TensorFlow, Pathways, TPU'lar, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode ve AlphaFold gibi yapay zekâ çalışmalarını; word2vec, dizi-dizi modelleri, düşünce zinciri, mixture-of-experts mimarileri ve büyük dil modellerinin birkaç neslini kapsıyor.

Deney döngüsünün otomatikleştirilmesi

Discovery Loop, en güncel yapay zekâ modellerini ve büyük ölçekli hesaplama altyapısını kullanarak deneyleri öneren, çalıştıran ve sonuçlardan öğrenen sistemler geliştirdiğini belirtiyor. Amaç, binlerce deneyi paralel yürütmek, yineleme süresini ciddi biçimde kısaltmak ve bilimsel ile mühendislik çıktısının hem miktarını hem kalitesini artırmak.

Şirket ilk olarak makine öğrenmesi araştırma ve mühendisliğine odaklanacak ve kendi ilk müşterisi olacak: otomatik ML yetenekleri önce kendi teknoloji yığınını iyileştirmek için kullanılacak, ardından diğer alanlara yayılacak.

ML'den mühendislik büyük hedeflerine

Uzun vadede şirket, yaklaşımının bilim ve mühendislikte ölçülebilir sonuçları olan her öğrenme döngüsüne uygulanabileceğini savunuyor. Hedef olarak ABD Ulusal Mühendislik Akademisi'nin (NAE) büyük mühendislik hedeflerini sayıyor: daha iyi ilaçlar geliştirmek, sağlık bilişimini ilerletmek, güneş enerjisini ekonomik kılmak, temiz suya erişim sağlamak, siber uzayı güvence altına almak ve bilimsel keşif araçlarını geliştirmek.

Sitede açıklanan misyon, makine öğrenmesi, bilim ve mühendislikteki önemli sorunları otomatik olarak çözen yapay zekâ sistemleri kurmak ve bilim ile teknolojinin faydalarını dünyaya daha hızlı ulaştırmak. Ekip bu hedef doğrultusunda az sayıda kişiden oluşan, ofiste çalışan bir kadro kuruyor.