Quando si sogna l’intelligenza artificiale del giorno raggiunge l’abilità simile all’uomo, ex Airbus CTO Paul Eremenko afferma di averlo sempre fatto nel contesto della costruzione di macchine del mondo reale. “Voglio una superintelligenza AI in grado di costruire astronavi e sfere di Dyson”, ha detto Fortuna—La ultima è un’ipotetica megastruttura fantascientifica che sfrutterebbe l’energia da una stella.
Mentre il suo sogno è ancora molto lontano, Eremenko sta gettando le basi. Ha unito le forze con ex Google DeepMind Il ricercatore Aleksa Gordic e Adam Nagel, un leader ingegneristico in precedenza presso Acubed, Airbus’s Innovation Center. Insieme, hanno fondato P-1 AI, che è emerso dalla furtività oggi con un round di semi di $ 23 milioni guidato da radicali imprese. Altri investitori includono Village Global, Schematic Ventures e Lerer Hippeau, insieme a importanti angeli come il capo scienziato di Google DeepMind Jeff Dean e Openai di nuove esplorazioni di prodotti Peter Welinder.
P-1, che prende il nome da L’adolescenza di P-1un romanzo di fantascienza del 1977 di Thomas Joseph Ryan su un AI senziente, sta sviluppando un assistente di ingegneria alimentato dall’intelligenza artificiale chiamato Archie. Simile ad altri assistenti di intelligenza artificiale come il devin codificante dell’IA da Cognition AI, l’idea è di incorporare Archie come membro junior di ogni team di ingegneria, per gestire compiti ripetitivi ma che succhiano il tempo come l’interpretazione dei requisiti, la generazione di concetti di progettazione e il controllo della conformità con i regolamenti. È un primo passo verso una visione molto più ambiziosa: usare l’intelligenza artificiale per progettare alla fine le macchine complesse del futuro.
Eremenko ha dichiarato di essere sorpreso dal fatto che nessuno stesse già lavorando a questo obiettivo, ma ha rapidamente capito il perché. Proprio come con auto a guida autonoma e robot, insegnare all’IA a costruire macchine richiede un’enorme quantità di dati di allenamento. La chiave, ha spiegato, sta simulando i sistemi di ingegneria realistici costruendo modelli virtuali di componenti del mondo reale, come motori, tubi e alberi. Quindi, quelle simulazioni basate sulla fisica sono combinate in varie configurazioni per generare dati, che vengono quindi utilizzati per formare modelli AI che aiutano a automatizzare la progettazione di ingegneria.
Secondo Gordic, è simile a come Google DeepMind ha usato i giochi per aiutare ad allenare Alphago, l’IA che ha battuto i campioni umani a Go, un gioco da tavolo di strategia notoriamente complesso. “AlphaGo è stato addestrato inizialmente a imitare i dati di reali attori umani”, ha detto Fortuna. Ora, si addestrarà e metterà a punto modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e altri sistemi di intelligenza artificiale per comprendere e modificare progetti di ingegneria complessi in sistemi ricchi di fisica come il raffreddamento dei data center o i sistemi HVAC.
Per andare oltre le capacità “glorificate di completamento automatico” di LLM come Chatgpt, ha spiegato, i modelli devono essere utili per le attività ingegneristiche. L’intelligenza artificiale, quindi, deve effettivamente comprendere i comandi e seguire le istruzioni. La potente combinazione di modelli AI che sono addestrati su dati sintetici basati su simulazioni di fisica e che possono quindi capire e agire su tali dati rende la realtà ingegneristica veramente automatizzata. “Alleniamo Archie su dati sintetici per fargli in una specie di livello di ingegnere di laurea”, ha continuato Eremenko. Ma post-dispiegamento, Archie può imparare dal feedback umano e dai dati del mondo reale delle aziende che utilizzano l’IA.
Gli investitori di P-1, hanno affermato Eremenko, sono interessati ai piani più a breve termine della startup, ma sono particolarmente entusiasti del futuro. “Molti di noi nel mondo dell’ingegneria e dell’IA, siamo cresciuti con la fantascienza e la fantascienza ci ha promesso una super intelligenza che costruirà astronavi”, ha spiegato.
Grandi operatori storici come Autodesk, Siemens E IBM Lavorando per l’utilizzo di AI per l’ingegneria, ma non stanno creando una nuova classe di assistenti di ingegneria ingegneristica generalista, né stanno cercando la stessa grande visione delle macchine costruite dall’intelligenza artificiale.
Eppure Eremenko e Gordic insistono che il loro è un percorso molto realistico e mirato, e non è puramente un progetto di ricerca con un periodo di tempo indefinito. “Non saremo un palo di luna di 10 anni”, ha detto Eremenko. “Questo è un lancio e un percorso molto pragmatico verso il mercato.”
Questa storia era originariamente presente su Fortune.com
