Por Canuto  

El laboratorio de IA Mirendil, fundado por exinvestigadores de Anthropic, aseguró un acuerdo plurianual con Google Cloud por más de USD $100 millones para acceder a capacidad de cómputo necesaria para entrenar sus sistemas de IA auto-mejorada, según reportó TechCrunch.
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  • Mirendil firma asociación plurianual con Google Cloud por más de USD $100 millones.
  • El acuerdo otorga a la startup acceso a TPU de Google, GPU de Nvidia y clústeres de entrenamiento gestionados.
  • La visión de Mirendil es automatizar la investigación científica con sistemas de IA que se mejoran a sí mismos.

El laboratorio de inteligencia artificial Mirendil ha firmado una asociación plurianual con Google Cloud para obtener capacidad de cómputo para su investigación de IA auto-mejorada, según aprendió TechCrunch en exclusiva.

El acuerdo refleja dos tendencias: los gigantes de la nube cortean a startups con grandes compromisos de infraestructura y las empresas de IA acaparan acuerdos para asegurar acceso mientras escalan.

El acuerdo vale más de USD $100 millones, dijo a TechCrunch el cofundador y CEO de Mirendil, Behnam Neyshabur. Es aproximadamente la mitad de lo que la startup recaudó en financiamiento inicial con una valoración de USD $1 mil millones a finales de junio.

El acuerdo da a Mirendil acceso tanto a las TPU de Google como a las GPU de Nvidia, así como a clústeres de entrenamiento gestionados. La startup trabajará en su IA auto-mejorada con estos recursos.

La expectativa es que su IA eventualmente pueda asumir el trabajo de un laboratorio de IA de frontera completo. Para lograr eso, necesitan un poder de cómputo masivo.

¿Qué es la IA auto-mejorada?

La IA auto-mejorada, también conocida como auto-mejora recursiva, se refiere a sistemas de IA que se mejoran a sí mismos de forma iterativa.

Es un concepto en el que han trabajado laboratorios importantes como Anthropic, de donde provienen los cofundadores de Mirendil.

También han surgido recientemente startups como Recursive Superintelligence y Ricursive Intelligence en torno a lograr ese objetivo.

Mirendil cree que este proceso automatizará gran parte de la investigación científica y de IA, ayudando a los científicos a avanzar en campos como la medicina, la biología y la ciencia de materiales.

Neyshabur piensa que la IA puede imitar cómo los científicos humanos aprenden sobre nuevos dominios, acumulan conocimiento y experiencia, y mejoran gradualmente su desempeño.

La visión de Mirendil

“Puedes tener una IA auto-mejorada a la que le señalas un problema y sigue mejorando con el tiempo”, dijo Neyshabur.

“¿Cómo podemos tener un sistema de IA que siga investigando, siga mejorando su propio conocimiento y desempeño en el caso de la enfermedad de Alzheimer?” continuó.

“Esta tecnología nos permite establecer objetivos ambiciosos para la IA, y la IA seguiría progresando”.

Sin embargo, entrenar IA auto-mejorada requiere enormes cantidades de poder de cómputo. El cofundador del laboratorio, Harsh Mehta, dijo que el entrenamiento se trata cada vez más de emparejar las cargas de trabajo adecuadas con el hardware adecuado.

“Estos modelos son muy buenos para trabajar con diferentes cargas de trabajo y chips, y asignar las cargas de trabajo correctas a los chips correctos”, dijo Mehta.

“[Google] proporciona múltiples tipos de chips […] esta flexibilidad nos permite finalmente combinar y equiparar cargas de trabajo con el tipo adecuado de aceleradores, y luego reducir el costo no solo para nosotros, sino también para nuestros clientes que usan nuestros sistemas”.

El papel de Google

Esa flexibilidad es central para la propuesta de infraestructura de IA de Google.

Amin Vahdat, vicepresidente senior y tecnólogo jefe de IA e infraestructura en Google, dijo en un comunicado que el avance de la IA ya no se trata solo del rendimiento a nivel de chip.

“Sino de cómo orquestamos sistemas completos de inteligencia y rompemos las restricciones físicas del escalamiento”.

Neyshabur dijo que la capa de software y sistemas de Mirendil ayuda a los clientes a aprovechar mejor el hardware de Google, dando al gigante de la nube otra posible ventaja en la carrera contra su competencia.

A cambio, Google obtiene un socio estratégico que construye IA auto-mejorada recursiva de frontera, tecnología que eventualmente puede ofrecer a los clientes empresariales.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.
Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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