Discovery Loop: Джефф Дін, Санджай Гемават, Квок Ле й Оріоль Віньялс заснували AI-венчур для науки

Новий венчур під назвою Discovery Loop публічно представив план автоматизації наукових відкриттів. Його основна теза: класичний експериментальний цикл — висунути гіпотезу, провести дослід, оцінити результати й повторити — залишається надто повільним і трудомістким, бо залежить від послідовної роботи людей.

Засновники з дослідницьких лав Google

Засновницька команда — Джефф Дін, Санджай Гемават, Квок Ле та Оріоль Віньялс. За даними сайта компанії, їх поєднують десятиліття тісної та результативної співпраці. Разом вони, як зазначається, входять до числа трьох найбільш цитованих дослідників у галузі штучного інтелекту та двох найбільш цитованих дослідників у галузі розподілених систем.

Їхній спільний досвід охоплює Google Search, Google Ads, Google News і Google Translate; інфраструктурні системи Google File System, MapReduce, BigTable і Spanner; а також TensorFlow, Pathways, TPU, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode й AlphaFold, моделі word2vec, послідовність-до-послідовності, ланцюжки міркувань, архітектури mixture-of-experts і кілька поколінь великих мовних моделей.

Автоматизація експериментального циклу

Discovery Loop заявляє, що будує системи, які за допомогою найновіших AI-моделей і масштабної обчислювальної інфраструктури самостійно пропонують експерименти, запускають їх і вчаться на результатах. Мета — виконувати тисячі експериментів паралельно, різко скорочуючи час ітерацій і збільшуючи обсяг та якість наукових і інженерних результатів.

Почати компанія планує з автоматизації досліджень і розробок у машинному навчанні, ставши власним першим клієнтом: автоматизовані ML-можливості спершу оптимізуватимуть її власний технологічний стек, і лише потім вона розшириться на інші галузі.

Від ML до інженерних гранд-викликів

У довгостроковій перспективі компанія твердить, що її підхід застосовний до будь-якого циклу навчання з вимірюваними результатами в науці та інженерії. Як орієнтир вона називає гранд-виклики Національної інженерної академії США (NAE), серед яких розробка кращих ліків, розвиток медичної інформатики, економічна сонячна енергія, доступ до чистої води, захист кіберпростору та інструменти наукових відкриттів.

Місія, заявлена на сайті, — створювати AI-системи, які автоматично розв'язують важливі проблеми в машинному навчанні, науці та інженерії, щоб світ швидше отримував користь від науки й технологій. Для цього команда формує невеликий колектив, який працює в офісі.