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Meta ha despedido a un equipo que usó inteligencia artificial para crear la primera base de datos de más de 600 millones de estructuras de proteínas, en una señal de que la compañía está abandonando proyectos puramente científicos en favor de la construcción de productos de IA rentables.
El gigante de las redes sociales había empleado a un grupo de alrededor de una docena de científicos en un proyecto llamado ESMFold, que entrenó un gran modelo de lenguaje capaz de procesar grandes cantidades de datos biológicos para predecir estructuras de proteínas. El esfuerzo ha sido elogiado por aquellos involucrados en el desarrollo de nuevos medicamentos y tratamientos.
En un movimiento no informado anteriormente, el grupo ESMFold se disolvió esta primavera como parte de despidos más amplios en toda la empresa, dijeron tres personas familiarizadas con la reestructuración.
Aunque el equipo de plegamiento de proteínas era pequeño en comparación con los miles de científicos e ingenieros de IA que aún trabajaban en Meta, la decisión de eliminar su proyecto mostró el deseo de la empresa de abandonar la investigación de cielo azul en favor de proyectos de IA que pueden generar ingresos, dijo la gente. familiarizado con el asunto añadido.
“Meta ha tratado de alinear su estrategia de investigación para comprender más cómo crear inteligencia avanzada que pueda ayudar a Meta como negocio, en lugar de solo algunos proyectos de curiosidad”, dijo Yaniv Shmueli, ex investigador científico y gerente de ingeniería de Meta AI que trabajó en ESMFold.
Bajo lo que el presidente ejecutivo Mark Zuckerberg describió como su “año de eficiencia”, Meta ha experimentado una reestructuración significativa en los últimos meses. Esto incluye un aplanamiento de la estructura de gestión y recortes de puestos de trabajo que afectan a unos 20.000 empleados, tras los llamamientos de los inversores para centrarse en la rentabilidad y el crecimiento.
Meta fue uno de los primeros grandes grupos tecnológicos en invertir en inteligencia artificial. Estableció su laboratorio Fundamental AI Research (Fair) en 2013 para trabajar en la investigación en el área, contratando académicos líderes en el espacio.
A lo largo de los años, ha publicado artículos y ha sido reconocida en la comunidad científica por los avances en IA. Sin embargo, ha comenzado a quedarse atrás de rivales como OpenAI, Microsoft y Google, que tienen chatbots orientados al consumidor que manejan IA generativa.
El nuevo enfoque de Meta es aprovechar su investigación y desarrollo de larga data en el espacio para crear productos que salten a la fama en torno a la IA generativa, una tecnología que puede producir párrafos convincentes de texto similar al humano, así como imágenes y videos.
En febrero se creó un equipo de IA generativa encabezado por el jefe de producto de Meta, Chris Cox, que ahora cuenta con más de varios cientos de empleados, incluidas personas que se transfirieron de Fair, según dos personas con conocimiento del asunto.
El Financial Times informó la semana pasada que Meta planeaba lanzar una gama de chatbots con el estilo de diferentes personajes tan pronto como en septiembre, en un esfuerzo por ponerse al día con los competidores.
“Meta sigue comprometida con la realización justa de investigaciones exploratorias basadas en ciencia abierta”, dijo Joelle Pineau, vicepresidenta de investigación de IA en Meta. “Los proyectos que se gradúan de Fair y pasan a otras áreas de nuestro negocio siempre han sido un componente de cómo opera el equipo. Esto nos permite aplicar el aprendizaje y las técnicas de la investigación de IA de Fair en los productos”.
Algunos expertos de la empresa dijeron, sin embargo, que la cultura académica dentro del laboratorio de Fair fue en parte culpable de la llegada tardía de Meta al auge de la IA generativa, porque no había suficiente colaboración entre los investigadores y con el resto de la empresa.
Las tensiones también se extendieron a nivel regional, ya que el personal de Meta AI en Europa y EE. UU. luchó para trabajar en los mejores proyectos y entrenar modelos, agregaron estas personas. La compañía ahora estaba tratando de reconfigurar su investigación de la Feria para que se ajustara a los objetivos del equipo «GenAI», dijo una persona.
Los investigadores de Meta publicaron en noviembre del año pasado la primera base de datos de más de 600 millones de estructuras de proteínas metagenómicas, conocida como ESM Metagennomic Atlas. La metagenómica es el estudio de proteínas poco conocidas en muestras de entornos de todo el mundo, incluidos los microbios en el suelo, el océano y los cuerpos humanos.
El trabajo se consideró un rival de la tecnología de predicción del plegamiento de proteínas de DeepMind, AlphaFold, considerada un avance científico en 2020 y comparable a los métodos de laboratorio en su precisión.
El proyecto ESMFold de Meta entrenó un gran modelo de lenguaje para aprender patrones evolutivos y generar predicciones de estructura precisas directamente a partir de la secuencia de ADN de una proteína. La IA era hasta 60 veces más rápida, aunque menos precisa, que AlphaFold.
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Meta creó una base de datos de código abierto que permitió a los científicos recuperar fácilmente estructuras de proteínas específicas relevantes para su trabajo, y dijo que esperaba que el trabajo «impulsara un mayor progreso científico».
Los académicos han expresado su preocupación sobre si, a largo plazo, Meta aún absorberá los costos para mantener la base de datos en funcionamiento, así como otro servicio que permita a los científicos ejecutar el algoritmo ESM en nuevas secuencias de proteínas.
«Las grandes empresas de tecnología pueden tener la ventaja de poder implementar recursos informáticos a escala muy rápidamente y respaldar servicios computacionalmente costosos para los científicos», dijo Tim Hubbard, profesor de bioinformática en el King’s College de Londres, aunque agregó que anticipó que los académicos encontrarían formas para continuar con tal trabajo.
Meta no confirmó si el servicio se mantendría en el futuro, pero dijo que los datos todavía estaban disponibles para que los usara la comunidad de investigación.
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