Doi cercetători implicați inițial în proiectul Project Prometheus, susținut de Jeff Bezos, au dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) diferit de cele existente. Aceștia au prezentat un sistem capabil să proceseze 5 trilioane de elemente de date într-o singură comandă, ceea ce reprezintă de circa 5 milioane de ori mai mult decât sistemele lider ale companiilor Anthropic și Google, conform afirmațiilor lor.
Dezvoltarea unui model AI bazat pe fizică
Cercetătorii Anima Anandkumar și Benedikt Jenik au explicat că noul lor sistem nu este construit pentru înțelegerea limbajului, ci pentru interpretarea fenomenelor fizice. Modelul procesează date despre fizică pe baza unei tehnologii numite operatori neuronali, la care Anandkumar a contribuit anterior. Acest sistem depășește arhitectura „Transformer”, specifică modelelor precum ChatGPT, și oferă o perspectivă centrată pe natură.
Aplicabilitate în industrie și cercetare
Compania lor, Accelerated Understanding Inc, consideră că o astfel de AI poate avea multiple utilizări practice. Printre acestea se numără optimizarea proceselor de proiectare a cipurilor, reducând semnificativ încercările și erorile în laborator, precum și analiza volumelor mari de date geologice, prezicerea fenomenelor meteorologice extreme sau analiza datelor din domeniul energiei.
CEO-ul companiei afirmă că această abordare permite răspunsuri la întrebări legate de fizică relevantă pentru mediul de afaceri, în locul modelelor matematice rigide și specializate. În primul rând, accelerarea cercetărilor și execuției în domeniul semiconductorilor și al roboticii constituie priorități.
Fundalul și implicațiile financiare ale proiectului
Întâlnirea care a condus la discuțiile despre colaborare a avut loc în decembrie 2024, în Los Angeles, într-un restaurant exclusivist. La acea vreme, Vik Bajaj, un antreprenor în biotehnologie, a discutat cu Anandkumar și Jenik despre o posibilă colaborare, Bajaj devenind ulterior cofondator al Project Prometheus cu Jeff Bezos.
O scrisoare de ofertă, intitulat „Project Prometheus”, indica că Anandkumar putea deveni figura publică a companiei, cu statut de membră în Consiliul de Administrație și responsabilitate pentru direcția științifică. Ea și Jenik aveau dreptul la o participație de 35% în companie și un salariu anual în creștere, de la 1 milion de dolari la 2 milioane, după trei luni de activitate.
Proiectul anterior al lui Bezos și Bajaj prevedea o rundă de finanțare de peste 2 miliarde de dolari, susținută și de alți investitori, inclusiv Bezos însuși. În 2026, Prometheus a obținut o rundă de finanțare de 12 miliarde de dolari pentru dezvoltarea AI-ului destinat automatizării fabricării sistemelor fizice complexe.
Cariera și contribuțiile cercetătorilor implicați
Anandkumar, fostă cercetătoare la Nvidia, a condus un departament de cercetare care a făcut progrese în utilizarea GPU-urilor pentru AI. În 2018, a intrat în echipa Nvidia, contribuind la dezvoltarea tehnologiei de operatori neuronali, tehnologie vizată anterior și de Jensen Huang, CEO-ul Nvidia, pentru accelerarea prognozelor meteorologice.
Jenik, soțul acesteia, este inginer specializat în infrastructură AI. Anandkumar a fost directoare la Nvidia și a participat activ la proiecte de avansare a unităților GPU pentru AI. În trecut, a lucrat și la Amazon, unde a participat la întâlniri restrânse cu Jeff Bezos dedicate AI, fiind implicată în cercetări expuse de CEO-ul Nvidia la conferința din 2021.
Rezultate și poziționare pe piață
Progresul AI realizat de Anandkumar a fost considerat semnificativ pentru Nvidia, care a devenit cea mai valoroasă companie din lume, cu o capitalizare de peste 5 trilioane de dolari. În pofida unei pierderi temporare, Nvidia a revenit pe prima poziție, fiind lider în producția de cipuri GPU utilizate la dezvoltarea AI.
Compania accelerează dezvoltarea tehnologiilor pentru aplicații din lumea reală, precum modelarea climei, robotică și analiza datelor geologice și energetice. Strategia lor se bazează pe utilizarea unei singure inteligențe artificiale versatile, care să răspundă diferitelor provocări legate de fizică, fără a fi nevoie de modele matematic rigide, specializate pentru fiecare domeniu.