Dàn 'cây đa cây đề' từ Google thành lập Discovery Loop: Đưa AI vào tự động hóa nghiên cứu khoa học

Khám phá liên tục

Tự động hóa quá trình khám phá để thúc đẩy khoa học và kỹ thuật cho thế giới.

Khám phá khoa học đang gặp phải nút thắt cổ chai.

Phương pháp khoa học là một trong những công cụ vĩ đại nhất mà nhân loại từng tạo ra, tuy nhiên việc thực thi lại đòi hỏi các vòng lặp thử nghiệm lặp đi lặp lại, vốn rất khó mở rộng quy mô với các nỗ lực thủ công hiện nay: bạn đề xuất một thí nghiệm, triển khai và chạy nó, kiểm tra kết quả, sau đó lặp lại để tinh chỉnh phương pháp của mình.

Trong lịch sử, tiến bộ khoa học luôn dựa vào những vòng lặp tuần tự do con người thực hiện. Ở nhiều lĩnh vực, quá trình này vẫn cực kỳ chậm chạp và tốn nhiều công sức.

01 — Phương pháp tiếp cận

Tự động hóa vòng lặp thử nghiệm.

Tại Discovery Loop, chúng tôi đang xây dựng các hệ thống để tự động hóa toàn bộ các vòng lặp thử nghiệm này. Bằng cách tận dụng các mô hình AI tiên phong và cơ sở hạ tầng tính toán quy mô lớn, các hệ thống của chúng tôi sẽ có khả năng đề xuất, thực hiện và học hỏi từ các đánh giá một cách nhanh chóng.

Phương pháp này cho phép thực hiện song song hàng ngàn thí nghiệm, rút ngắn đáng kể thời gian lặp lại và nâng cao cả về số lượng lẫn chất lượng của các kết quả khoa học và kỹ thuật.

Bắt đầu với Machine Learning

Ban đầu, chúng tôi sẽ tập trung vào việc tự động hóa quy trình nghiên cứu và kỹ thuật trong lĩnh vực machine learning.

Trở thành khách hàng đầu tiên của chính mình

Chúng tôi sẽ sử dụng các khả năng ML tự động này để nhanh chóng tối ưu hóa hệ thống công nghệ của chính mình trước khi mở rộng sang các lĩnh vực khác.

Những thách thức lớn (Grand Challenges)

Chúng tôi tin rằng phương pháp của mình sẽ có khả năng giải quyết bất kỳ vòng lặp học tập nào có kết quả đo lường được trong các lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Cuối cùng, chúng tôi đang xây dựng các hệ thống có khả năng giải quyết các Thách thức lớn của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia (NAE) — chẳng hạn như kỹ thuật tạo ra các loại thuốc tốt hơn, thúc đẩy tin học y tế, làm cho năng lượng mặt trời trở nên kinh tế, cung cấp quyền tiếp cận nước sạch, bảo mật không gian mạng và kỹ thuật tạo ra các công cụ phục vụ khám phá khoa học.

02 — Sứ mệnh

Sứ mệnh của chúng tôi rất đơn giản: chúng tôi đang xây dựng các giải pháp AI có thể tự động giải quyết các vấn đề quan trọng trong machine learning, khoa học và kỹ thuật. Bằng cách thúc đẩy tốc độ thực hiện các công trình kỹ thuật và khám phá khoa học, chúng tôi có thể mang lại những lợi ích của khoa học và công nghệ cho thế giới nhanh hơn nhiều. Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là xây dựng các hệ thống AI đóng vai trò là một lực lượng tích cực, trao quyền cho nhân loại, cung cấp các giải pháp công nghệ giúp cải thiện cuộc sống con người trên quy mô toàn cầu.

04 — Đội ngũ

Những bộ óc ưu tú.

Đội ngũ sáng lập của chúng tôi — Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le và Oriol Vinyals — có chung một lịch sử về tình bạn sâu sắc và hàng thập kỷ hợp tác chặt chẽ, đầy hiệu quả.

Từ trái sang: Oriol Vinyals · Sanjay Ghemawat · Jeff Dean · Quoc Le

Tổng hợp lại, chúng tôi đại diện cho ba trong số những nhà nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và hai trong số những nhà nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất trong lĩnh vực hệ thống phân tán.

Giữa chúng tôi, chúng tôi đã tiên phong trong lĩnh vực tính toán quy mô lớn và dẫn dắt việc tạo ra các cơ sở hạ tầng quan trọng, các sản phẩm và những tiến bộ AI nền tảng mà thế giới đang dựa vào, bao gồm nhiều thế hệ Google Search, Google Ads, Google News, Google Translate, Google File System, MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Pathways, TPUs, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode, AlphaFold, Gemini, chưng cất mô hình (model distillation), kiến trúc mô hình mixture-of-experts, word2vec, các mô hình sequence-to-sequence, lập luận chuỗi suy nghĩ (chain of thought reasoning), tìm kiếm kiến trúc thần kinh (neural architecture search), và nhiều thế hệ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) khác.

Lợi thế tương đối của chúng tôi không chỉ nằm ở khả năng kỹ thuật; mà là quy mô chưa từng có của các hệ thống mà chúng tôi đã xây dựng trước đây. Chúng tôi sở hữu chiều sâu full-stack thực sự, bao gồm chip, cơ sở hạ tầng phần cứng, cơ sở hạ tầng phần mềm, các mô hình ML và các sản phẩm.

04 — Điều gì tiếp theo

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi một nhóm nhỏ người có thể thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu khoa học và kỹ thuật nhanh hơn nhiều, với chất lượng cao hơn so với các đội ngũ khổng lồ gồm các nhà khoa học và kỹ sư hiện nay. Bằng cách tự động hóa các vòng lặp khám phá, thế giới sẽ có thể đạt được những tiến bộ nhanh chóng hơn trong vô số lĩnh vực khoa học.

Chúng tôi đang xây dựng một đội ngũ tinh gọn, làm việc trực tiếp cùng nhau để thực hiện tầm nhìn mang tính chuyển đổi này.