2022 年の人工知能の現状

人工知能に関して言えば、この 1 年は派手で派手なものではなく、建設的な進歩の 1 年でした。タンパク質のモデリング、リサイクル、創薬の進歩。

この言葉は、Air Street Capital の Nathan Benaich 氏と Plural の Ian Hogarth 氏の 2 人の有力なベンチャー キャピタリストから引用されたもので、彼らは AI の現状に関する年次概要を発表し、2022 年の AI ベンチャー キャピタルへの投資は減少するものの、印象的なものであると述べています。新興のスマート アプリケーション分野で働く。

たとえば、Alphabet の AI 子会社 DeepMind は現在、新たな科学研究や農業研究向けに大幅に強化されたタンパク質モデルを提供しています。 「同社は現在、植物、細菌、動物、その他の生物由来の 2 億個の既知タンパク質の 3D 構造を予測するシステムを導入しました」と Benaich 氏と Hogarth 氏は報告しています。 「このテクノロジーが可能にする創薬から基礎科学までの下流のブレークスルーの範囲を達成するには、何年もかかるでしょう。」 2022年7月に初めてリリースされたDeepMindのAlphaFold DBには、100万の予測されたタンパク質構造が含まれています。

DeepMind のアプローチは、この分野の研究の加速に役立つだけでなく、行列乗算ベースのテクノロジー、つまり人工知能、画像処理、そして基本的に私たちの携帯電話で起こるすべてのことを進歩させるのにも役立ちます。」と彼らは付け加えました。 #VC はまた、大手 AI 創薬企業が 18 の臨床資産を保有し、自律型医用画像診断で初の CE マークを取得したと報告しています。

VC は、プラスチックのリサイクルも進んでいると報告しています。テキサス大学オースティン校は「世界の固形廃棄物の12%を占めるプラスチックであるPETを分解することができます。 FAST PETase と呼ばれる PET 加水分解酵素は、既存の加水分解酵素よりもさまざまな温度や pH レベルに対してより堅牢です。 FAST PETase は、1 週間以内に 51 種類の異なる製品をほぼ完全に分解できます。彼らはまた、FAST PETase 分解から回収したモノマーから PET を再合成できることも示し、これにより工業規模のクローズドループ PET リサイクルへの道が開かれる可能性があります。

さらに、Benaich と Hogarth は次のような開発の進捗状況を報告しました:

「コード研究用の最新の AI は、大手テクノロジー企業や新興企業によって急速に商用開発ツールに変わりつつあります。

• 拡散モデルは、その優れたテキストから画像への生成機能により、コンピューター ビジョンの世界に旋風を巻き起こしました。
• 人工知能は、プラスチックのリサイクル、核融合炉の制御、天然物の発見に至るまで、より多くの科学的問題を攻撃します。
• スケーリングの法則 データに再度焦点を当てます: 必要なのはモデルのスケールだけではない可能性があります。すべてを支配する単一のモデルに移行しています。
• コミュニティ主導の大規模モデルのオープンソースは猛烈なスピードで行われ、集団が大規模なラボと競争できるようになります。
• 神経科学に触発された人工知能研究は、アプローチにおいて認知科学に似てきています。 「
• AI システムを支える主要なハードウェア プラットフォームである NVIDIA も、プロセッサのサイズと能力が大幅に増加しています。NVIDIA の 2021 会計年度のデータセンター収益は 106 億ドルで、2021 年には 4 位にランクされました。」ベナイッチ氏とホガース氏は、「NVIDIAのプラットフォームには300万人以上の開発者がおり、同社の最新の第一世代の H100 チップは、A100 よりも 9 倍高いトレーニング パフォーマンスを提供すると期待されています。 「

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