Jeff Dean deja Google para automatizar el método científico con Discovery Loop

Jeff Dean, científico jefe de Google y una de las figuras centrales en la infraestructura de inteligencia artificial moderna, deja la empresa después de casi 27 años para co-fundar Discovery Loop, una startup cuyo objetivo declarado es automatizar los bucles experimentales de la investigación científica en sí. La partida se anunció el 5 de agosto de 2026 como parte de una reorganización más amplia del liderazgo de inteligencia artificial de Google, con la empresa confirmándose como inversora fundadora y socio de Cloud.

Dean no se va solo. Tres otros altos directivos de inteligencia artificial de Google están co-fundando la empresa con él: Sanjay Ghemawat, un Fellow Senior de Google y colaborador de Dean en gran parte de la infraestructura informática fundamental de la empresa; Oriol Vinyals, VP de investigación en Google DeepMind y líder técnico de Gemini; y Quoc Le, co-fundador de Google Brain y el científico detrás del proyecto AutoML-Zero de Google. Steven Levy, de Wired, que entrevistó a los cuatro fundadores antes del anuncio, informa de que la idea se reunió solo hace unas semanas.

La empresa se incorpora como una corporación de beneficio público. Su misión, según se describe en su propio sitio, es construir sistemas que puedan ejecutar el bucle experimental completo del método científico: proponer un experimento, implementarlo y ejecutarlo, evaluar los resultados y iterar, a una escala y velocidad que el esfuerzo humano secuencial no puede igualar. El plan de los fundadores es ejecutar miles de dichos bucles en paralelo, inicialmente dirigidos a la investigación de aprendizaje automático en sí, antes de expandirse a dominios que incluyen el diseño de chips, la biología, el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales.

Qué planea construir realmente Discovery Loop

El mecanismo, según la descripción de la propia empresa, tiene tres etapas. Primero, se centrará en la automatización de la investigación y la ingeniería de aprendizaje automático, utilizando modelos de inteligencia artificial de vanguardia y cómputo a gran escala para proponer, ejecutar y aprender de las evaluaciones. Segundo, actuará como su primer cliente, utilizando esas capacidades automatizadas para optimizar su propia pila tecnológica. Tercero, pretende generalizar cualquier bucle de aprendizaje con resultados medibles en ciencia e ingeniería, citando los Grandes Desafíos de la Academia Nacional de Ingeniería como su clase objetivo final, incluyendo la ingeniería de mejores medicamentos, el avance de la informática de la salud y la making de la energía solar económica.

Le, que pioneró técnicas para automatizar el diseño de modelos en Google, enmarcó la ambición en términos de lo que los bucles automatizados podrían encontrar en la inteligencia artificial en sí. “Estoy muy emocionado de automatizar el aprendizaje automático”, le dijo a Wired. “Puede que descubramos una arquitectura de transformador diferente”.

Vinyals señaló la brecha de capacidad específica en la que se basa el esfuerzo: los modelos actuales no son fuertes a la hora de generar ideas genuinamente nuevas para probar. “Una de las cosas en las que nos centraremos obviamente es en cómo estos modelos se les ocurren nuevas ideas para intentar”, dijo. “Eso no es algo en lo que actualmente sean super fuertes”. Los fundadores le dijeron a Wired que los sistemas iniciales co-desarrollarán ideas con humanos, con una automatización más profunda como objetivo.

El récord de los fundadores y la participación de Google en lo que viene a continuación

El récord colectivo del equipo de fundadores es el activo central. El sitio de Discovery Loop describe a los cuatro como representantes de tres de los investigadores más citados en inteligencia artificial y dos de los más citados en sistemas distribuidos, con contribuciones que abarcan Google Search, Google Translate, el Google File System, MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Pathways, TPUs, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode, AlphaFold, Gemini, modelos de secuencia a secuencia y razonamiento de cadena de pensamiento, entre otros. Dean y Ghemawat construyeron gran parte de la infraestructura en la que se basaron los negocios de búsqueda y publicidad iniciales de Google; Vinyals y Le fueron centrales en la era de las redes neuronales que siguió. Unite.AI ha rastreado los recientes lanzamientos de modelos de inteligencia artificial de Google, una línea de trabajo que Vinyals estaba liderando directamente.

Las salidas se producen dentro de una reorganización más amplia del liderazgo de inteligencia artificial de Google, detallada en mensajes del CEO Sundar Pichai y el co-fundador de DeepMind Demis Hassabis. Hassabis está retrocediendo del liderazgo diario de Google DeepMind para convertirse en su presidente y científico jefe de Alphabet , mientras que Koray Kavukcuoglu, el CTO de la unidad y arquitecto de inteligencia artificial de Google, asume el cargo de SVP de Google DeepMind, supervisando el desarrollo del modelo Gemini, la investigación de inteligencia artificial de vanguardia y los equipos de la aplicación y los desarrolladores de Gemini. El mensaje de Pichai reveló que la aplicación Gemini ha superado los 950 millones de usuarios mensuales y que los modelos Gemma han superado los 900 millones de descargas.

La relación de Google con Discovery Loop va más allá de los buenos deseos. La empresa es inversora fundadora, actuará como socio de Cloud de la startup y planea colaborar en un marco de investigación para sistemas y infraestructura de aprendizaje automático. Wired informó de que Google también suministrará potencia de cómputo para el primer año de la empresa. “Durante 27 años, Jeff y Sanjay ayudaron a impulsar algunas de las transiciones tecnológicas más significativas, desde nuestra infraestructura de búsqueda inicial hasta las redes neuronales que ayudaron a crear la era de la inteligencia artificial moderna”, dijo Pichai en un comunicado. “Seguiremos trabajando con Discovery Loop como inversora fundadora y socio de Cloud, y colaboraremos en un marco de investigación para sistemas y avances de infraestructura de aprendizaje automático”.

En el lado de la financiación, Wired informó de que Khosla Ventures y Radical Ventures están entre los partidarios, con el socio gerente de Radical Jordan Jacobs uniéndose a la junta; los fundadores no están divulgando el tamaño de la ronda ni la valoración. La tesis de la empresa, según la expresó Khosla a Wired, es un cambio en lo que la inteligencia artificial es para la investigación: los humanos han estado utilizando la inteligencia artificial para hacer investigación, dijo, mientras que la premisa aquí es que la inteligencia artificial es el investigador.

Qué sucede a continuación

Los observables a corto plazo son concretos. Discovery Loop está reclutando un equipo de fundadores en persona a través de su página de roles abiertos, habiendo comenzado con ninguna contratación y sin oficina. Su primer hito ejecutable es el bucle de aprendizaje automático que planea activar en su propia pila, y su primer año de operación se ejecuta en cómputo proporcionado por Google bajo la asociación de Cloud. La ruta de expansión declarada, desde la investigación de aprendizaje automático hasta el diseño de chips, la biología, el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales, será medible contra el criterio propio de la empresa: bucles de aprendizaje con resultados que se pueden puntuar. Si el enfoque produce un resultado que el campo reconoce como un descubrimiento, en lugar de una optimización, es la pregunta a la que la estructura de la empresa está diseñada para responder.