Göreceli olarak yeni ortaya çıkması nedeniyle, yapay zeka (AI) alanı, çeşitli gelişimsel zorluklarla karşı karşıya kalırken hızlı bir dönüşüm geçirmeye devam etti. Son zamanlarda, geleneksel büyük dil modelleri (LLM’ler) için herkese uyan tek çözüm yaklaşımı konusu, özellikle farklı sektörlerin daha kesin, verimli ve bağlamsal olarak bilinçli yapay zeka çözümleri arayışında olması nedeniyle giderek daha belirgin hale geldi.
Perplexity, ChatGPT, Claude vb. gibi mevcut genel modeller, genel operasyon ve bilgi kapsamları açısından şüphesiz etkileyici olsa da, robotik, biyoteknoloji ve malzeme bilimi gibi alanlara özgü incelikli ve karmaşık zorlukları çözme konusunda genellikle yetersiz kalıyor.
Aslında bu tür uzmanlaşmış yapay zeka sistemlerine olan ihtiyacı vurgulayan yeterli istatistiksel veri mevcut. Örneğin, robotik pazarının 2029 yılına kadar 97 milyar dolarlık devasa bir değere ulaşması öngörülüyor; yalnızca ilgili yazılım segmentinin 2032 yılına kadar 80 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Benzer şekilde, malzeme bilimi ve ilaç keşfi sektörleri de üstel bir büyümeye tanık oldu; ileri malzeme ve ilaç pazarlarının orta ve uzun vadede sırasıyla 121 milyar dolara ve 2,4 trilyon dolara ulaşması bekleniyor.
ASI Train ve alana özgü yapay zekaya yeni yaklaşımı
26 Kasım 2024’te, SingularityNET, Fetch.ai ve Ocean Protokolü gibi endüstri devlerinden oluşan bir grup olan Yapay Süper Zeka (ASI) İttifakı, genel yapay zeka modellerinden son derece uzmanlaşmış modellere stratejik bir geçiş sunan bir platform olan ‘ASI Train’i tanıttı. , alana özgü sistemler.
İlk modeli Cortex, hedeflenen yapay zekanın benzersiz hesaplama ve analitik gereksinimlerini karşılayarak endüstrilerde nasıl devrim yaratabileceğini gösteren, beyinden ilham alan 100 milyon dolarlık bir robotik çerçeve olacak şekilde tasarlandı.
ASI Train, özünde yapay zeka gelişimini ve sahipliğini demokratikleştiren merkezi olmayan bir çerçeveden yararlanıyor. Fetch.ai’nin Otonom Çıkarım Modeli (AIM) Aracılarını kullanan platform, araştırmacıların, yatırımcıların ve teknoloji meraklılarının birbirleriyle aktif olarak çalışabileceği işbirlikçi bir ekosistem yaratıyor.
Bu, yalnızca sistemin hesaplama ve mali yükünü dağıtmak için değil, aynı zamanda gelişmiş yapay zekanın faydalarının ilgili tüm paydaşlar arasında adil bir şekilde paylaşılmasını sağlamak için yapıldı.
Kanıt pudingde
Dışarıdan bakıldığında ‘Cortex’, ASI Train’in operasyonel metodolojisi için bir konsept kanıtı görevi görüyor. İnsan beyninin günlük işleyişinden ilham alan model, yalnızca tepkisel değil aynı zamanda bağlamsal olarak farkında ve uyarlanabilir robotlar yaratmayı amaçlıyor.
Cortex, vizyon-dil-eylem veri kümelerini beyinden ilham alan mimarilerle birleştirerek robot bilimini başka bir düzeye taşımaya yardımcı olabilir; özellikle de operasyonel özerkliği için önceden programlanmış talimatlara dayanmadığı için.
Bu tür özel araçların potansiyel etkisi birçok kritik sektöre yayılmaktadır. Örneğin malzeme biliminde platform, yüksek verimli tarama süreçlerini hızlandırabilir, böylece enerji depolama, elektronik ve nanoteknoloji alanlarındaki keşiflerde şu anda darboğaz oluşturan hesaplama sınırlamalarını önemli ölçüde azaltabilir.
Benzer şekilde, ilaç keşif ortamında ASI Train’in yaklaşımı, geçerli ilaç adaylarını belirleme verimliliğini artırarak moleküler tasarımı dönüştürmeyi vaat ediyor. Platform, protein-ligand etkileşimlerini doğru bir şekilde tahmin edebilen algoritmalar uygulayarak, farmasötik araştırmalarla ilgili zamanı ve astronomik maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir.
Bu noktaya kadar, tek bir yeni ilacın geliştirilmesinin şu anda 2,3 milyar dolara kadar çıkabileceğini, bu da herhangi bir verimlilik kazanımının sektör için potansiyel olarak dönüştürücü olabileceğini belirtmekte fayda var.
Biz konuşurken yapay zekanın geleceği ortaya çıkıyor
Yukarıda belirtilen yeteneklerine ek olarak, ASI Train, kullanıcıların belirli AI modellerinin mülkiyetini kazanmak için $FET’i stake edebileceği benzersiz bir tokenomik yapı ile birlikte gelir ve topluluk üyelerinin sadece pasif tüketiciler olmadığı benzersiz bir değer teklifi yaratır.
Aslına bakılırsa, bu tür merkezi olmayan/yerel olmayan bir kurulum, yapay zeka model varlıklarının ikincil piyasada alım satımına olanak tanıyarak en ileri teknolojik gelişmeyi etkili bir şekilde işbirlikçi, ekonomik açıdan ilgi çekici bir çabaya dönüştürür. Konuyla ilgili olarak Fetch.ai CEO’su ve ASI Alliance başkanı Humayun Sheikh’in yakın zamanda şunları söylediği aktarıldı:
“‘Cortex’ gibi alana özel modelleri merkezi olmayan sahiplikle birleştirerek, bireylerin çığır açan teknolojiyi desteklediği ve değer yaratımını paylaştığı bir DeSci ekosistemi yaratıyoruz.”
Son olarak Cortex’in 12-14 haftalık ilk eğitim döneminin Aralık ayı sonunda başlayacağı ve büyük olasılıkla yıllık 10 milyon doları aşan (eğitim kurumlarından depo şirketlerine ve robotiklere kadar uzanan müşterilerden) gelir elde edeceği tahmin ediliyor.
Bu nedenle, ASI Alliance ileriye dönük olarak portföyünü biyoteknoloji, kuantum bilimi ve hatta uzay teknolojisi gibi alanları kapsayan ek yapay zeka modelleriyle genişletmeyi hedefliyor.
İLGİLİ KONULAR
- Üretken Yapay Zeka Kullanarak Eğitim Veri Kümelerini Artırma
- Aşırı Orman Yangını Tehlikesini Tahmin Eden Yapay Zeka Tabanlı Model
- Yapay Zeka Teknolojileri Çağında BT ve Siber Güvenlik İşleri
- Volkswagen Yapay Zekaya Geçiyor, ChatGPT’yi Araçlarına Entegre Ediyor
- ChatGPT Sağlık Hizmetlerini Geliştiriyor, Ancak Güvenli Veritabanları Önemlidir