アルファフォールドタンパク質構造予測AIおよび同社のノーベル賞を受賞したアルファポールプロコード作成システムでは、2人の元Googleディープシーの研究者が、高級アルゴリズムの民主化を使って新しい会社を設立しました。
Hivergeと呼ばれる同社は、今日Stealthで500万ドルの種子の資金調達として登場し、この会社はAhren Innovation CapitalとAlpha Intelligence Capitalの参加によりFlying Fish Venturesが率いています。それはベンチャーにつながりました。伝説的なコーダーとGoogleの最高の科学者であるジェフ・ディーンも投資家です。
同社はAIを使用して新しいアルゴリズムを作成およびテストし、「Hive」と呼ばれるプラットフォームを構築します。これは、製品の推奨事項から配信ルーティングまですべての最適化を最適化します。独自のデータサイエンスや機械学習チームを雇うことができる大企業は、カスタマイズされたアルゴリズムを開発することがありますが、この機能はほとんどの中小企業の範囲外です。中小企業は、特定のビジネスやデータに理想的ではない可能性のある事前制作されたアルゴリズムを提供する商用ソフトウェアに頼らなければならなかったことがよくありました。
Hiveシステムはまた、人間のデータサイエンティストが直観または試行錯誤を通じて発展しないという優れた結果を生み出すことができる異常なアルゴリズムを発見する可能性を約束します。 「Hiverdgeのアイデアは、実際に会社の権限に最高のアルゴリズムを与えている」と彼は言った。
「機械学習アルゴリズム（HIVE）に適用してから、計画アルゴリズムに適用できます。」これらはアルゴリズムの観点からはまったく異なりますが、実際には実際には改善されています。 「
Google Deepmindでは、Fawziは2022年にAlpha Tensor AIを開発しました。これは、ニューラルネットワークと多くのコンピューターアプリケーションを訓練および実行する基本的な数学プロセスであるマトリックス増殖を実行する新しい方法を見つけました。翌年、FawziとTeamは、大規模な言語モデルを使用して新しいコーディングアプローチを作成し、自動化された評価者を使用して間違ったソリューションを削除するFunsearchを開発しました。
彼はまた、Google DeepMindのAlphaeVolveシステムになる初期段階で働いていました。これは、エージェントと協力して新しいコードベースを作成して複雑な問題を解決する複数のLLMを使用しています。 Googleは、LLMを最適化する方法を見つけることでAlphaeVolveを認識しました。たとえば、Geminiは、マトリックス増殖を実行することで23％をスピードアップする方法を改善する方法を見つけました。また、LLMベースのAIアーキテクチャの一種であるトランスの別の重要な段階を最適化しました。
さらに、ケンブリッジ大学の申請数学教授である彼の兄弟ハムザ・ファウジは、会社の技術顧問です。そして、Alphafoldを作成したGoogle DeepmindチームのメンバーであるBernardino Romera-Parredesは、現在Alphafoldを作成し、現在Divergeを担当しています。
HivergeはすでにAirbus Beluga Challengeで優勝してHiveシステムの有用性を示しており、参加者はAirbus Beluga XL航空機が運ぶ航空機部品の最も最適な負荷と保管を必要とします。 Hiverdgeによって開発されたソリューションは、既存の航空機の負荷アルゴリズムと比較して、10,000倍の速度を提供しました。同社はまた、すでに最適化された機械学習教育アルゴリズムを使用して、速度3でスピードアップできることを示しました。そして、コンピュータービジョンアルゴリズムを改善する新しい方法を見つけました。
Alhussein Fawziは、英国ケンブリッジに本社を置くHivergeは現在6人の従業員を抱えているが、最新の資金調達ラウンドで集められたお金を使用してチームを拡大すると述べた。 「私たちはまた、研究で製品を構築することになります」と彼は言いました。
同社は、AWSやGoogle Cloudなどのクラウドマーケットプレイスを通じてテクノロジーにアクセスする予定です。ここでは、顧客が独自のコードでシステムを直接使用できます。このプラットフォームは、コードの一部を提供し、改善されたアルゴリズムを作成し、エンジニアに推奨事項を提供します。
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