Der aktuelle Stand der künstlichen Intelligenz im Jahr 2022

Wenn es um künstliche Intelligenz geht, war das vergangene Jahr ein Jahr konstruktiver Fortschritte, nicht protzig und auffällig. Fortschritte in der Proteinmodellierung, im Recycling und in der Arzneimittelentwicklung.

Dieses Zitat stammt von zwei führenden Risikokapitalgebern, Nathan Benaich von Air Street Capital und Ian Hogarth von Plural, die ihre jährliche Zusammenfassung des Stands der KI veröffentlichten und feststellten, dass das Risikokapital für KI im Jahr 2022 zwar zurückgehen wird, die Arbeit auf dem Gebiet der KI jedoch zurückgehen wird Die intelligenten Anwendungen sind beeindruckend.

Zum Beispiel liefert Alphabets KI-Tochter DeepMind jetzt stark verbesserte Proteinmodelle für die aufstrebende wissenschaftliche und landwirtschaftliche Forschung. „Das Unternehmen hat das System nun eingesetzt, um die 3D-Strukturen von 200 Millionen bekannten Proteinen aus Pflanzen, Bakterien, Tieren und anderen Organismen vorherzusagen“, berichten Benaich und Hogarth. „Es wird Jahre dauern, bis das Ausmaß der nachgelagerten Durchbrüche von der Arzneimittelforschung bis zur Grundlagenforschung erreicht wird.“ Die erstmals im Juli 2022 veröffentlichte AlphaFold DB von DeepMind enthält eine Million vorhergesagte Proteinstrukturen.

DeepMinds Ansatz trägt nicht nur dazu bei, die Forschung auf diesem Gebiet zu beschleunigen, sondern fördert auch auf Matrixmultiplikation basierende Technologien, nämlich künstliche Intelligenz, Bildgebung und im Grunde alles, was auf unseren Telefonen passiert“, fügten sie hinzu Entwicklungsunternehmen verfügt über 18 klinische Anlagen und erstes CE-Zeichen für autonome medizinische Bildgebungsdiagnostik

Risikokapitalunternehmen meldet Fortschritte auch beim Kunststoffrecycling Das von der University of Pennsylvania entwickelte, durch maschinelles Lernen entwickelte Enzym „ist in der Lage, PET abzubauen.“ Plastik, das 12 % des weltweiten festen Abfalls ausmacht. Die PET-Hydrolase, FAST PETase genannt, ist robuster gegenüber unterschiedlichen Temperaturen und pH-Werten als bestehende Hydrolasen. FAST PETase ist in der Lage, 51 verschiedene Produkte innerhalb einer Woche nahezu vollständig abzubauen. Sie zeigten auch, dass sie PET aus Monomeren resynthetisieren konnten, die durch den FAST-PETase-Abbau gewonnen wurden, was den Weg für ein geschlossenes PET-Recycling im industriellen Maßstab ebnen könnte.

Darüber hinaus berichteten Benaich und Hogarth über die folgenden Entwicklungen:

„Die neueste KI für die Codeforschung wird von großen Technologieunternehmen und Startups schnell in kommerzielle Entwicklungstools umgewandelt.

• Diffusionsmodelle haben die Computer-Vision-Welt mit ihren beeindruckenden Text-zu-Bild-Generierungsfähigkeiten im Sturm erobert.
• KI befasst sich mit weiteren wissenschaftlichen Problemen, vom Kunststoffrecycling über die Steuerung von Fusionsreaktoren bis hin zur Entdeckung natürlicher Produkte.
• Das Gesetz der Skalierung Konzentrieren Sie sich wieder auf die Daten: Vielleicht ist der Modellmaßstab nicht alles, was Sie brauchen. Auf dem Weg zu einem einzigen Modell, das alle beherrscht.
• Community-gesteuerte Open Source großer Modelle erfolgt in rasender Geschwindigkeit und ermöglicht es Kollektiven, mit großen Laboren zu konkurrieren.
• Inspiriert durch die Neurowissenschaften ähnelt die KI-Forschung in ihrem Ansatz allmählich der Kognitionswissenschaft. „
• NVIDIA, die führende Hardwareplattform hinter KI-Systemen, verzeichnete im Geschäftsjahr 2021 ebenfalls ein deutliches Wachstum der Rechenzentrumserlöse von 10,6 Milliarden US-Dollar und bestätigte im vierten Quartal 2021 einen jährlichen Umsatz von 32,6 Milliarden US-Dollar „Basis ist dies höher als die kombinierten Bewertungen der drei führenden KI-Halbleiter-Startups“, sagten Benaich und Hogarth. „NVIDIA hat mehr als 3 Millionen Entwickler auf seiner Plattform, die der H100-Chip der neuesten Generation des Unternehmens voraussichtlich neunmal höher liefern wird.“ Trainingsleistung als A100.

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