DeepMind de Google lanzará su primer laboratorio de investigación en su nueva búsqueda de nuevos materiales, como los utilizados en baterías y semiconductores, como parte de un esfuerzo más amplio para impulsar la inteligencia artificial en la investigación científica.
La instalación, que se inaugurará en el Reino Unido el año que viene, es clave para un amplio acuerdo con el gobierno británico, dijo el jueves Google de Alphabet Inc.
Modelos de IA como Gemini para apoyar a científicos, profesores y el sector público
En acuerdo, varios de los modelos de inteligencia artificial de Google, incluido Gemini de DeepMind, estarán adaptados para su uso con científicos, profesores y empleados del sector público.
Este desarrollo llega luego de que el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, declaró recientemente que se debe impulsar al máximo la ampliación de los sistemas actuales , ya que será un componente clave del sistema AGI final, como mínimo.
La IAG, o inteligencia artificial general , es una versión aún teórica de la IA que razona tan bien como los humanos. Es el objetivo por el que compiten todas las empresas líderes de IA, lo que impulsa importantes inversiones en infraestructura y talento.
Según las leyes de escalabilidad de la IA, cuantos más datos y cómputo se le proporcionen a un modelo de IA, más inteligente se volverá. Hassabis señaló que la escalabilidad por sí sola probablemente llevará a la industria a la IAG, pero sospecha que también se necesitarán uno o dos avances más.
La colaboración con el Reino Unido impulsa la estrategia en la nube de Google
DeepMind declaró que el laboratorio era su primer laboratorio "automatizado", que utilizaba robótica para realizar experimentos con mínima intervención humana. No se hicieron públicos los detalles financieros ni la dotación de personal.
La alianza representa un importante impulso estratégico para Google en la comercialización de sus ofertas en la nube y el modelo Gemini AI a nivel nacional, compitiendo contra Microsoft y OpenAI, que son competidores directos en los negocios gubernamentales.
Esto también refleja la continua concentración de DeepMind en la ciencia de los materiales, una de sus prioridades de investigación. Varias startups, incluidas aquellas cuyos fundadores pertenecieron a la empresa original, DeepMind, están explorando cómo la IA puede acelerar el descubrimiento de nuevos materiales, reduciendo potencialmente los costos y el tiempo de desarrollo.
DeepMind se propone investigar materiales que podrían mejorar la imagenología médica, los paneles solares y los chips semiconductores en su nuevo laboratorio. Los científicos británicos también tendrán acceso prioritario a cuatro modelos científicos de IA de DeepMind, incluyendo herramientas para el análisis de ADN y la predicción meteorológica. « Descubrir nuevos materiales es una de las actividades más importantes de la ciencia », declaró el director ejecutivo de DeepMind en una entrada de blog firmada por otros ejecutivos.
El gobierno del Reino Unido también declaró que el laboratorio contribuirá a campos como la energía de fusión y será responsable del desarrollo de herramientas basadas en IA para docentes a través de Gemini. Además, DeepMind afirmó que compartirá sus modelos y datos patentados con el Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido, una agencia gubernamental establecida en 2023 para probar y evaluar sistemas de IA.
El anuncio de Google se suma al plan detallado de la propia compañía, anunciado en septiembre, de implementar una enorme inversión de £5 mil millones (aproximadamente $6,7 mil millones) en el Reino Unido durante los próximos dos años para centros de datos y operaciones, una fracción del gasto global de la compañía.
Mientras tanto, la startup de inteligencia artificial DeepSeek ha lanzado recientemente su versión más potente, DeepSeek-V3.2-Speciale, que, según se dice, es compatible con el nuevo modelo Gemini 3 Pro de Google DeepMind en ciertas tareas, a pesar del acceso limitado de la firma china a chips semiconductores avanzados. Este paso del laboratorio de código abierto ha generado un amplio debate en la comunidad investigadora de IA, coincidiendo con la prestigiosa Conferencia anual sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS).
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