Según informes de prensa del lunes (7 de agosto), citando a personas familiarizadas con el asunto, el gigante de las redes sociales Meta ha despedido a un equipo de investigación científica que había desarrollado previamente un método de inteligencia artificial (IA) que puede predecir estructuras de proteínas. Esto sugiere que la compañía se está alejando de los proyectos puramente científicos en favor de productos de IA más comercialmente monetizables.
Anteriormente, Meta contrató a una docena de científicos para un proyecto llamado ESMFold, que entrenó un gran modelo de lenguaje capaz de procesar grandes cantidades de datos biológicos para predecir estructuras de proteínas y usó IA para crear la primera base de datos. El avance fue elogiado una vez por aquellos involucrados en el desarrollo de nuevos medicamentos y tratamientos en la comunidad médica.
Según tres personas familiarizadas con los planes de reestructuración de Meta, el equipo de ESMFold se disolvió esta primavera como parte de los extensos despidos de la empresa. Sin embargo, nunca antes se había informado.
Meta sigue empleando a miles de científicos e ingenieros de inteligencia artificial; el equipo de ESMFold es pequeño en comparación, agregaron las personas. No obstante, la decisión de cancelar el proyecto muestra que Meta Corporation quiere abandonar la investigación cielo azul (es decir, dedicarse a la investigación científica básica, independientemente de la posibilidad de una aplicación práctica a corto plazo), y **en lugar de apoyar proyectos de inteligencia artificial generadores de ingresos **.
Yaniv Shmueli, exinvestigador científico y gerente de ingeniería de Meta AI que trabajó en ESMFold, dijo: "Meta está tratando de adaptar su estrategia de investigación para aprender más sobre cómo crear inteligencia avanzada para que se convierta en un negocio para Meta, no solo en algunos novedad. s proyecto."
Equipo ESMFold
Meta estableció el Laboratorio de Investigación (Feria) de Inteligencia Artificial Fundamental en 2013, contrató a los mejores académicos en este campo y se dedicó a la investigación en este campo.
En noviembre del año pasado, los investigadores de Fair publicaron un artículo en la revista Science que detalla los resultados de ESMFold: una base de datos de 617 millones de estructuras metagenómicas de proteínas creadas por aprendizaje automático o ESM Metagenome Atlas. La metagenómica es el estudio de proteínas poco conocidas en muestras ambientales de todo el planeta, incluidos los microbios en el suelo, los océanos y el cuerpo humano.
El proyecto ESMFold primero entrenó un gran modelo de lenguaje para aprender patrones evolutivos y generar predicciones estructurales precisas directamente a partir de las secuencias de ADN de las proteínas.
Meta también ha creado una base de datos de código abierto que permite a los científicos recuperar fácilmente estructuras de proteínas específicas relacionadas con su trabajo, expresando la esperanza de que el trabajo "impulsará un mayor progreso científico".
El proyecto de Meta se considera un competidor de la tecnología de predicción de plegamiento de proteínas AlphaFold de DeepMind, que alguna vez se consideró un avance científico en 2020 con una precisión comparable a los métodos de laboratorio. Y El modelo de lenguaje de ESMFold describe la estructura 60 veces más rápido que AlphaFold, aunque la precisión no es tan buena como AlphaFold.
Tim Hubbard, profesor de bioinformática en el King's College de Londres, dice que las grandes empresas de tecnología pueden tener una ventaja en el despliegue de recursos informáticos de forma rápida y a escala, así como en la prestación de servicios informáticos costosos a los científicos.
Pero A la larga, el enorme costo de mantener el servicio de algoritmos y la operación de la base de datos es un problema. Meta aún no ha confirmado si el servicio seguirá ofreciéndose en el futuro, pero por ahora los datos permanecen disponibles para la comunidad investigadora. Hubbard anticipa que la academia encontrará formas de continuar con este tipo de trabajo.
Ataque total en el campo de la IA
Meta fue uno de los primeros grandes grupos tecnológicos en invertir en IA. Desde su fundación, Fair Labs ha publicado muchos artículos y ha sido reconocida por la comunidad científica por sus avances en IA.
Sin embargo, por ahora, la compañía ha comenzado a quedarse atrás de rivales como OpenAI, Microsoft y Google, que tienen chatbots AIGC para los consumidores.
El CEO Mark Zuckerberg llama a 2023 "el año de la alta eficiencia". Meta ha experimentado una reestructuración a gran escala en los últimos meses, ha ajustado su estructura de gestión y ha despedido a unos 20.000 empleados.
El nuevo enfoque de Meta será aprovechar su investigación y desarrollo de larga data en IA para crear productos ** en torno a AIGC, una tecnología que puede generar pasajes de texto de voz similares a los humanos, así como imágenes y videos.
En febrero, Meta formó un equipo AIGC dirigido por el jefe de producto Chris Cox que ahora tiene varios cientos de empleados, incluidos empleados transferidos de Fair Labs, según dos personas familiarizadas con el asunto. Se entiende que Meta está tratando de reconfigurar la investigación de Fair para que coincida con los objetivos del equipo de GenAI.
La semana pasada, se informó que Meta planea lanzar una serie de chatbots con diferentes estilos de personajes a partir de septiembre de este año, en un intento por ponerse al día con los competidores.
“Meta sigue comprometida con la realización de investigaciones exploratorias basadas en la ciencia abierta, y otros proyectos que se han transferido de Fair Labs a nuestro negocio siempre han sido una parte integral de la forma en que opera el equipo”, dijo Joelle Pineau, vicepresidenta de investigación de inteligencia artificial de Meta. .
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¡Finalmente abandonó la investigación científica pura! Meta disuelve el equipo ESMFold para promover completamente la comercialización de IA
**Fuente: **Asociación Financiera
Editar Zhou Ziyi
Según informes de prensa del lunes (7 de agosto), citando a personas familiarizadas con el asunto, el gigante de las redes sociales Meta ha despedido a un equipo de investigación científica que había desarrollado previamente un método de inteligencia artificial (IA) que puede predecir estructuras de proteínas. Esto sugiere que la compañía se está alejando de los proyectos puramente científicos en favor de productos de IA más comercialmente monetizables.
Anteriormente, Meta contrató a una docena de científicos para un proyecto llamado ESMFold, que entrenó un gran modelo de lenguaje capaz de procesar grandes cantidades de datos biológicos para predecir estructuras de proteínas y usó IA para crear la primera base de datos. El avance fue elogiado una vez por aquellos involucrados en el desarrollo de nuevos medicamentos y tratamientos en la comunidad médica.
Según tres personas familiarizadas con los planes de reestructuración de Meta, el equipo de ESMFold se disolvió esta primavera como parte de los extensos despidos de la empresa. Sin embargo, nunca antes se había informado.
Meta sigue empleando a miles de científicos e ingenieros de inteligencia artificial; el equipo de ESMFold es pequeño en comparación, agregaron las personas. No obstante, la decisión de cancelar el proyecto muestra que Meta Corporation quiere abandonar la investigación cielo azul (es decir, dedicarse a la investigación científica básica, independientemente de la posibilidad de una aplicación práctica a corto plazo), y **en lugar de apoyar proyectos de inteligencia artificial generadores de ingresos **.
Yaniv Shmueli, exinvestigador científico y gerente de ingeniería de Meta AI que trabajó en ESMFold, dijo: "Meta está tratando de adaptar su estrategia de investigación para aprender más sobre cómo crear inteligencia avanzada para que se convierta en un negocio para Meta, no solo en algunos novedad. s proyecto."
Equipo ESMFold
Meta estableció el Laboratorio de Investigación (Feria) de Inteligencia Artificial Fundamental en 2013, contrató a los mejores académicos en este campo y se dedicó a la investigación en este campo.
En noviembre del año pasado, los investigadores de Fair publicaron un artículo en la revista Science que detalla los resultados de ESMFold: una base de datos de 617 millones de estructuras metagenómicas de proteínas creadas por aprendizaje automático o ESM Metagenome Atlas. La metagenómica es el estudio de proteínas poco conocidas en muestras ambientales de todo el planeta, incluidos los microbios en el suelo, los océanos y el cuerpo humano.
El proyecto ESMFold primero entrenó un gran modelo de lenguaje para aprender patrones evolutivos y generar predicciones estructurales precisas directamente a partir de las secuencias de ADN de las proteínas.
Meta también ha creado una base de datos de código abierto que permite a los científicos recuperar fácilmente estructuras de proteínas específicas relacionadas con su trabajo, expresando la esperanza de que el trabajo "impulsará un mayor progreso científico".
El proyecto de Meta se considera un competidor de la tecnología de predicción de plegamiento de proteínas AlphaFold de DeepMind, que alguna vez se consideró un avance científico en 2020 con una precisión comparable a los métodos de laboratorio. Y El modelo de lenguaje de ESMFold describe la estructura 60 veces más rápido que AlphaFold, aunque la precisión no es tan buena como AlphaFold.
Tim Hubbard, profesor de bioinformática en el King's College de Londres, dice que las grandes empresas de tecnología pueden tener una ventaja en el despliegue de recursos informáticos de forma rápida y a escala, así como en la prestación de servicios informáticos costosos a los científicos.
Pero A la larga, el enorme costo de mantener el servicio de algoritmos y la operación de la base de datos es un problema. Meta aún no ha confirmado si el servicio seguirá ofreciéndose en el futuro, pero por ahora los datos permanecen disponibles para la comunidad investigadora. Hubbard anticipa que la academia encontrará formas de continuar con este tipo de trabajo.
Ataque total en el campo de la IA
Meta fue uno de los primeros grandes grupos tecnológicos en invertir en IA. Desde su fundación, Fair Labs ha publicado muchos artículos y ha sido reconocida por la comunidad científica por sus avances en IA.
Sin embargo, por ahora, la compañía ha comenzado a quedarse atrás de rivales como OpenAI, Microsoft y Google, que tienen chatbots AIGC para los consumidores.
El CEO Mark Zuckerberg llama a 2023 "el año de la alta eficiencia". Meta ha experimentado una reestructuración a gran escala en los últimos meses, ha ajustado su estructura de gestión y ha despedido a unos 20.000 empleados.
El nuevo enfoque de Meta será aprovechar su investigación y desarrollo de larga data en IA para crear productos ** en torno a AIGC, una tecnología que puede generar pasajes de texto de voz similares a los humanos, así como imágenes y videos.
En febrero, Meta formó un equipo AIGC dirigido por el jefe de producto Chris Cox que ahora tiene varios cientos de empleados, incluidos empleados transferidos de Fair Labs, según dos personas familiarizadas con el asunto. Se entiende que Meta está tratando de reconfigurar la investigación de Fair para que coincida con los objetivos del equipo de GenAI.
La semana pasada, se informó que Meta planea lanzar una serie de chatbots con diferentes estilos de personajes a partir de septiembre de este año, en un intento por ponerse al día con los competidores.
“Meta sigue comprometida con la realización de investigaciones exploratorias basadas en la ciencia abierta, y otros proyectos que se han transferido de Fair Labs a nuestro negocio siempre han sido una parte integral de la forma en que opera el equipo”, dijo Joelle Pineau, vicepresidenta de investigación de inteligencia artificial de Meta. .