- Medra, el primer tipo de sistema que combina robótica e IA para acelerar la producción e invención de datos científicos, lanzó su plataforma científica constante.
- La plataforma combina robots físicos de propósito general de IA con visión y comprensión del lenguaje, que automatiza el 70% de equipos de laboratorio y produce metadatos ricos con patrones lógicos científicos de IA que analizan estos «infra-data» y sugieren nuevos experimentos.
- Medra tiene como objetivo permitir que los modelos fronterizos creen un sistema de circuito cerrado y autosuficiente, para aliviar la deficiencia de datos en la ciencia, comprimir décadas de invención en meses y manejar desafíos como la erradicación de la enfermedad.
El anuncio de prensa-Medra, un edificio inicial llamado «IA física para el experimento», anunció que lanzaría su plataforma de ciencia continua, que es el primer tipo de sistema en combinar robótica e IA para acelerar la producción e invención de datos científicos.
La visión de Medra es en una simple creencia: si la IA ayuda a erradicar la enfermedad algún día, la ciencia primero debe aliviar el problema de la deficiencia de datos. A diferencia de los modelos de cimientos multimodales más grandes entrenados en grandes datos, los modelos científicos de IA están restringidos a décadas de perturbaciones en la estructura de datos. Google Deep Mind fue entrenado en el Alffffold 2 al estilo de plegamiento de proteínas, que ganó el Premio Nobel de Química, que representa solo el 0.3% de datos utilizados para entrenar los modelos de AI más grandes de hoy.
«Los modelos científicos fronterizos necesitan 1,000 veces más datos de entrenamiento para establecer la sabiduría de los modelos lógicos multimodales actuales», dijo la CEO de Medra, PhD Michelle Lee. «La siguiente forma es repensar cómo producimos datos científicos.
Ciencia continua: AI física + AI científica
Medra ha construido una nueva tecnología, que combina la sabiduría de los robots de propósito general para realizar experimentos de laboratorio con el razonamiento científico de los grandes modelos de idiomas. Es un sistema de circuito cerrado autosuficiente hecho de dos partes: IA física y IA científica.
- Funciones físicas de IA: Al combinar robots de propósito común con agentes con comprensión visual y lingüística, nuestros científicos de plataformas pueden automatizar fácilmente el 70% de los dispositivos ya utilizados por los científicos. Capturamos imágenes, registramos cada movimiento y registramos acciones con granularidad sin precedentes, creando una nueva capa de metadatos, PanteónNunca ha sido capturado en la balanza.
- La IA científica aprende: Los modelos lógicos analizan los infra-datos con cuadernos de laboratorio electrónicos o datos que se encuentran en la literatura científica, lo que indica nuevas acciones prácticas. En general, forman un sistema de circuito cerrado y autosuficiente que se convierte en los protocolos más rápido que nunca.
