Zespół naukowy DeepMind nie zmienił kursu, mówi wiceprezes ds. badań

W poście na X z 30 lipca Kohli napisał, że zespół DeepMind Science w ogóle nie zmienił kursu, a jego prace się rozszerzyły. Wymienił badania nad funkcją białek, odczytywaniem genomu, projektowaniem białek i enzymów de novo oraz agentami opartymi na Gemini, które mają przyspieszać badania. Kultura w Google DeepMind, jak stwierdził, polega na dawaniu naukowcom swobody w wyborze trudnych celów, za którymi chcą podążać.

Co napisał FT

Financial Times podał 29 lipca, że DeepMind rozwiązał zespół AlphaFold. Gazeta powołała się na analizę ostatnich zmian kadrowych i rozmowy z osobami z firmy. Według niej większość autorów pierwszych prac o AlphaFold w ciągu ostatniego roku dostała inne zadania. Blisko jedna czwarta autorów tych publikacji zatrudnionych w DeepMind na pełny etat odeszła całkowicie z firmy.

Engadget napisał, że DeepMind potwierdził gazecie wewnętrzne przeniesienia pracowników do projektów skupionych na Gemini. Potwierdził też przejścia do Isomorphic Labs oraz do prac nad projektowaniem enzymów, fuzją jądrową i genomiką. Sam AlphaFold i powiązane usługi nie zostaną wycofane, podał GIGAZINE, powołując się na FT.

Laureaci Nobla i odejścia

Demis Hassabis i John Jumper dostali w 2024 roku Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii za prace nad AlphaFold. Jumper ogłosił w czerwcu, że odchodzi z DeepMind do Anthropic. Jonas Adler i Alexander Pritzel, kluczowi badacze AlphaFold, też przeszli do Anthropic, który uruchomił narzędzie Claude Science do biologii i odkrywania leków.

Jumpera i Adlera wcześniej przeniesiono do Code Strike, wewnętrznego zespołu Google powołanego po to, żeby zmniejszyć dystans do Anthropic i OpenAI w kodowaniu. Jeden z pracowników DeepMind powiedział FT, że cała trójka to „kluczowi, ważni członkowie trzonu”, a ich odejścia „wywołały zdziwienie wewnątrz firmy”.

Zmiana strategii

Kohli powiedział FT, że podejście laboratorium się zmieniło. „Przez ostatnie dziewięć lat nasza strategia polegała na skupieniu się na wielkich wyzwaniach... konkretnym celu, na którym skupia się każdy projekt”, powiedział. „Strategia ewoluowała”. Zamiast jednego zespołu na problem DeepMind, jak podaje, buduje systemy oparte na Gemini, które mają pomagać naukowcom, a z czasem automatyzować część procesu badawczego.

Rzecznik DeepMind powiedział Engadgetowi, że wielu badaczy stojących za AlphaFold „nadal dziś napędza postęp naukowy i technologiczny w Google, Google DeepMind i Isomorphic Labs”.

Co zostawia po sobie AlphaFold

Darmowe przewidywania struktury białek od AlphaFold wspierają odkrywanie leków i badania nad chorobami na całym świecie. DeepMind zaczął prace nad AlphaFold w 2018 roku. W 2020 roku AlphaFold 2 uznano za rozwiązanie 50-letniego problemu fałdowania białek: przewidywał trójwymiarowe struktury w ciągu minut, a nie lat. Baza AlphaFold daje badaczom darmowy dostęp do ponad 200 mln przewidywań. Zanim model powstał, naukowcy w ciągu 50 lat ustalili struktury około 170 000 białek metodami rentgenowskimi i magnetycznym rezonansem jądrowym.

Isomorphic Labs, spółka zajmująca się odkrywaniem leków, którą DeepMind wydzielił w 2021 roku, współpracuje z Novartis i Eli Lilly.