Периодические анализы вышли из стелс во вторник, и глоток тревоги, в груди сообщества на сумму 300 миллионов долларов, напоминает о том, как круги технологических индустрий, поддерживаемые состоятельными инвесторами, выстраивают новую парадигму исследований. Ведущие фигуры отрасли — Андреессен Горовиц, DST, Нвидия, Разгон, Элад Гил, Джефф Дин, Эрик Шмидт, Джефф Безос — стоят у истоков Periodic Labs, учреждённых Экином Догусом Кубуком и Лиамом Федусом. Кубок руководил департаментами материалов и химии в Google Brain и DeepMind, где одним из проектов стал инструмент искусственного интеллекта GNoME. По данным, в 2023 году с применением этого инструмента было обнаружено свыше 2 миллионов новых кристаллов — материалов, потенциально пригодных для технологий завтрашнего дня. Федус, ранее вице-президент по исследованиям OpenAI и один из импульсов, приведших к созданию ChatGPT, возглавлял команду, создавшую первую нейронную сеть с триллионным параметром.
В его небольшой группе работают исследователи, вовлечённые в проекты в сфере искусственного интеллекта и материаловедения: от разработки оператора-агента OpenAI до участия в создании Microsoft MatterGen и открытий в области материаловедения на уровне бакалавриата искусственного интеллекта.
Цель Periodic Labs — не иначе как автоматизация научного процесса, формирование искусственного интеллекта, обслуживающего ученых внутри компаний и академических структур. Это включает создание лабораторий, где роботы проводят физические эксперименты, собирают данные, повторяют попытки и обучаются на ходу, совершенствуясь по мере опыта.
Первоочередная цель лаборатории — открытие новых сверхпроводников, которые, как надеются авторы, будут работать эффективнее и, возможно, потреблять меньше энергии по сравнению с традиционными материалами. Финансируемый стартап также стремится обнаружить иные новые материалы, расширяющие каталог возможностей современной техники.
Вторичная цель — собрать целостный массив данных о современном мире, получаемых учёными ИИ, анализируя и комбинируя источники энергии и сырья в поиске неожиданных закономерностей.
«До настоящего момента научные достижения в области ИИ опирались на обучение моделей в глобальной сети», — отмечается в блоге компании. «LLM и интернет-источники исчерпали свои возможности как источник знаний». В публикации подчёркнуто: «Периодически мы создаём учёных-ИИ и автономные лаборатории для их распоряжения».
Мы допускаем, что такие лаборатории не только откроют материалы следующего поколения, но и предоставят обширные данные, которые позволят моделям ИИ эффективнее потреблять энергию и продолжать эволюцию.
Вопреки впечатляющим амбициям, группа не является единственным ядром исследований в сфере искусственного интеллекта. ИИ как инструмент автоматизации открытий остаётся темой научных изысканий по крайней мере с 2023 года. В числе аналогов — небольшие стартапы вроде Tetsuwan Scientific и некоммерческие структуры, такие как Future House и Акселерационный консорциум Университета Торонто.
Искусственный интеллект — технологии, меняющие мир! Узнайте о новейших разработках, приложениях и открытиях в сфере ИИ, которые трансформируют бизнес, науку и повседневную жизнь.
