Повідомляється, що корпорація Meta розпустила свою команду науковців, які використовували штучний інтелект для створення бази даних з понад 600 млн білкових структур. Натомість в компанії вирішили зосередиться на розробці ШІ, які приносять прибуток.
Повідомляється, що корпорація Meta розпустила свою команду науковців, які використовували штучний інтелект для створення бази даних з понад 600 млн білкових структур. Натомість в компанії вирішили зосередиться на розробці ШІ, які приносять прибуток.
Група дослідників під назвою ESMFold розробила велику мовну модель, здатну обробляти величезні обсяги біологічних даних для прогнозування білкових структур. Проєкт був високо оцінений експертами з розробки ліків і нових методів лікування, проте науковців все одно звільнили у рамках хвилі скорочень компанії Meta, стверджує Financial Times. Не допоміг навіть невеликий розмір команди.
Це скорочення може свідчити про зміну курсу корпорації на користь проєктів штучного інтелекту, здатних приносити прибутки. Раніше генеральний директор Meta, Марк Цукерберг, підкреслив, що це був «рік ефективності» компанії, який включав реструктуризацію та скорочення робочих місць для підвищення прибутковості та зростання.
Meta була одним з перших інвесторів у ШІ й створила свою лабораторію фундаментальних досліджень ШІ (Fair) у 2013 році, найнявши на роботу найкращих вчених у цій галузі. Однак у розробці генеративного ШІ Meta відстала від таких конкурентів, як OpenAI, Microsoft і Google.
В рамках свого нового напрямку Meta створила команду генеративного ШІ на чолі з керівником продукту Крісом Коксом, до якої увійшли колишні співробітники лабораторії Fair.
У вересні Meta планує запустити низку чат-ботів, що нагадуватимуть різних людей. Компанія прагне скористатися популярністю навколо генеративних ШІ, які можуть створювати текст, зображення та відео, подібно до людей.
ESMFold створили базу даних з відкритим вихідним кодом, щоб допомогти вченим легко отримати доступ до конкретних білкових структур, що мають відношення до їхньої роботи. Однак тепер у науковій спільноті виникло занепокоєння щодо того, чи продовжить Meta витрачати кошти на підтримку бази даних та сервісу, який запускає алгоритм ESM на нових білкових послідовностях. Наразі вчені розмірковують, як довго вони матимуть доступ до цих можливостей.
