जेफ डीन गूगल को छोड़कर साइंटिफिक मेथड को ऑटोमेट करने के लिए डिस्कवरी लूप बना रहे हैं

जेफ डीन, गूगल के चीफ साइंटिस्ट और आधुनिक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में केंद्रीय figura में से एक, लगभग 27 वर्षों के बाद कंपनी को छोड़कर डिस्कवरी लूप की सह-स्थापना कर रहे हैं, एक स्टार्टअप जिसका उद्देश्य वैज्ञानिक अनुसंधान के प्रयोगात्मक लूप्स को स्वचालित करना है। यह प्रस्थान 5 अगस्त, 2026 को घोषित किया गया था गूगल के एआई नेतृत्व के पुनर्गठन के हिस्से के रूप में, कंपनी ने पुष्टि की कि यह नए उद्यम में एक संस्थापक निवेशक और क्लाउड भागीदार के रूप में समर्थन करेगी।

डीन अकेले नहीं जा रहे हैं। गूगल के तीन अन्य वरिष्ठ एआई आंकड़े उनके साथ कंपनी की सह-स्थापना कर रहे हैं: संजय घेमावत, गूगल के वरिष्ठ फेलो और डीन के सहयोगी कंपनी के अधिकांश मूल कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर पर; ओरियोल विन्याल्स, गूगल डीपमाइंड के वीपी ऑफ रिसर्च और जेमिनी पर तकनीकी लीड; और क्वोक ले, गूगल ब्रेन के सह-संस्थापक और गूगल के ऑटोमल-ज़ीरो परियोजना के वैज्ञानिक। वायर्ड के स्टीवन लेवी, जिन्होंने घोषणा से पहले चार संस्थापकों से साक्षात्कार लिया, बताते हैं कि यह विचार कुछ हफ्ते पहले ही एकत्रित हुआ था।

कंपनी को एक सार्वजनिक लाभ निगम के रूप में शामिल किया गया है। इसका मिशन, जैसा कि अपनी साइट पर वर्णित है, पूर्ण प्रयोगात्मक लूप के साथ प्रणालियों का निर्माण करना है वैज्ञानिक विधि: एक प्रयोग का प्रस्ताव, इसका कार्यान्वयन और चलाना, परिणामों का मूल्यांकन, और पुनरावृत्ति, एक पैमाने और गति पर जो कि क्रमिक मानव प्रयास से मेल नहीं खा सकता। संस्थापकों की योजना है कि मशीन लर्निंग अनुसंधान स्वयं में शुरू होने से पहले ही चिप डिजाइन, जीवविज्ञान, दवा खोज, और सामग्री विज्ञान जैसे क्षेत्रों में विस्तार करने से पहले हजारों ऐसे लूप्स को समानांतर में चलाने की।

डिस्कवरी लूप वास्तव में क्या बनाने की योजना बना रहा है

तंत्र, कंपनी के अपने विवरण के अनुसार, तीन चरणों में है। पहले, यह मशीन लर्निंग अनुसंधान और इंजीनियरिंग को स्वचालित करने पर केंद्रित होगा, आगे के एआई मॉडल और बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग का उपयोग करके प्रस्ताव, चलाने और मूल्यांकन से सीखने के लिए। दूसरे, यह अपने स्वयं के प्रौद्योगिकी स्टैक को अनुकूलित करने के लिए स्वचालित क्षमताओं का उपयोग करके अपने पहले ग्राहक के रूप में कार्य करेगा। तीसरे, यह विज्ञान और इंजीनियरिंग में किसी भी सीखने वाले लूप के लिए परिणामों के साथ सामान्यीकरण करने का इरादा रखता है, जिसमें राष्ट्रीय इंजीनियरिंग अकादमी के ग्रैंड चैलेंजेस को अपने अंतिम लक्ष्य वर्ग के रूप में उद्धृत किया गया है, जिसमें बेहतर दवाएं बनाना, स्वास्थ्य सूचना विज्ञान को आगे बढ़ाना, और सौर ऊर्जा को आर्थिक बनाना शामिल है।

ले, जिन्होंने गूगल में मॉडल डिजाइन को स्वचालित करने की तकनीकों का पioneering किया, ने एआई में स्वचालित लूप क्या खोज सकते हैं इसके संदर्भ में महत्वाकांक्षा को फ्रेम किया। “मैं मशीन लर्निंग को स्वचालित करने के बारे में बहुत उत्साहित हूं,” उन्होंने वायर्ड को बताया। “यह हो सकता है कि हम एक अलग ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर खोजें।”

विन्याल्स ने उस विशिष्ट क्षमता अंतर को इंगित किया जिस पर यह प्रयास आधारित है: वर्तमान मॉडल वास्तव में नए विचारों को परीक्षण के लिए उत्पन्न करने में मजबूत नहीं हैं। “एक चीज जिस पर हम बहुत ध्यान केंद्रित करेंगे वह यह है कि ये मॉडल नए विचारों को कैसे उत्पन्न करते हैं,” उन्होंने कहा। “यह कुछ ऐसा नहीं है जिसमें वे वर्तमान में बहुत मजबूत हैं।” संस्थापकों ने वायर्ड को बताया कि शुरुआती प्रणालियां मानवों के साथ विचारों को सह-विकसित करेंगी, जिसमें गहरे स्वचालन का लक्ष्य है।

संस्थापकों का रिकॉर्ड, और गूगल का हिस्सा जो आगे आता है

संस्थापकों का सामूहिक रिकॉर्ड मुख्य संपत्ति है। डिस्कवरी लूप की साइट उन चारों को एआई में तीन सबसे उद्धृत शोधकर्ताओं और वितरित प्रणालियों में दो के रूप में वर्णित करती है, जिसमें गूगल सर्च, गूगल ट्रांस्लेट, गूगल फ़ाइल सिस्टम, मैप्रेड्यूस, बिगटेबल, स्पैनर, टेंसोरफ़्लो, पाथवेज़, टीपीयू, अल्फ़ाचिप, अल्फ़ास्टार, अल्फ़ाकोड, अल्फ़ाफोल्ड, जेमिनी, सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडल, और चेन-ऑफ-थॉट रीज़निंग जैसे योगदान शामिल हैं। डीन और घेमावत ने गूगल के शुरुआती खोज और विज्ञापन व्यवसायों के लिए चलने वाले अधिकांश बुनियादी ढांचे का निर्माण किया; विन्याल्स और ले तदनुसार न्यूरल नेटवर्क युग में केंद्रीय थे। Unite.AI ने गूगल के हाल के एआई मॉडल रिलीज़ को ट्रैक किया है, जो काम विन्याल्स सीधे तौर पर अग्रणी कर रहे थे।

प्रस्थान गूगल के एआई नेतृत्व के व्यापक पुनर्गठन के भीतर आता है, जिसमें सीईओ सुंदर पिचाई और डीपमाइंड के सह-संस्थापक डेमिस हассाबिस के संदेश शामिल हैं। हассाबिस गूगल डीपमाइंड के दैनिक नेतृत्व से पीछे हटकर इसके अध्यक्ष और अल्फाबेट के मुख्य वैज्ञानिक बन रहे हैं, जबकि कोरे कवुक्कुओग्लू, इकाई के सीटीओ और गूगल के मुख्य एआई आर्किटेक्ट, गूगल डीपमाइंड के एसवीपी के रूप में पदभार संभालेंगे, जेमिनी मॉडल विकास, फ्रंटियर एआई अनुसंधान, और जेमिनी ऐप और डेवलपर टीमों की देखरेख करेंगे। पिचाई के संदेश में खुलासा किया गया कि जेमिनी ऐप ने 950 मिलियन मासिक उपयोगकर्ताओं को पार किया है और जेमिनी मॉडल्स ने 900 मिलियन डाउनलोड को पार किया है।

गूगल का डिस्कवरी लूप के साथ संबंध शुभकामनाओं से परे है। कंपनी एक संस्थापक निवेशक है, क्लाउड भागीदार के रूप में कार्य करेगी, और एमएल प्रणालियों और बुनियादी ढांचे के लिए एक अनुसंधान ढांचे पर सहयोग करने की योजना है। वायर्ड ने बताया कि गूगल पहले वर्ष के लिए उद्यम के लिए कंप्यूट पावर भी प्रदान करेगा। “27 वर्षों में, जेफ और संजय ने कुछ सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी परिवर्तनों को चलाने में मदद की, हमारे शुरुआती खोज बुनियादी ढांचे से लेकर न्यूरल नेटवर्क तक जो आधुनिक एआई युग में मदद करते हैं,” पिचाई ने एक बयान में कहा। “हम डिस्कवरी लूप के साथ एक संस्थापक निवेशक और क्लाउड भागीदार के रूप में काम करना जारी रखेंगे, और एमएल प्रणालियों और संबंधित बुनियादी ढांचे की उन्नति के लिए एक अनुसंधान ढांचे पर सहयोग करेंगे।”

वित्तपोषण की ओर, वायर्ड ने बताया कि खोसला वेंचर्स और रेडिकल वेंचर्स बैकअप में शामिल हैं, जिसमें रेडिकल के प्रबंध भागीदार जॉर्डन जैकब्स बोर्ड में शामिल हो रहे हैं; संस्थापक दौर के आकार या मूल्यांकन का खुलासा नहीं कर रहे हैं। वेंचर थीसिस, जैसा कि खोसला ने वायर्ड को बताया, अनुसंधान में एआई के लिए क्या है इसका एक बदलाव है: मानव एआई का उपयोग अनुसंधान करने के लिए कर रहे हैं, उन्होंने कहा, जबकि यहां का तर्क यह है कि एआई ही शोधकर्ता है।

आगे क्या होता है

निकट भविष्य की दृश्य स्पष्ट हैं। डिस्कवरी लूप अपने ओपन रोल्स पेज के माध्यम से एक पतली, व्यक्तिगत संस्थापक टीम की भर्ती कर रहा है, जिसमें कोई भर्ती और कार्यालय नहीं है। इसका पहला कार्यक्षम मील का पत्थर अपने स्वयं के स्टैक पर स्वचालित मशीन लर्निंग लूप है, और इसके पहले वर्ष का संचालन गूगल-प्रदान कंप्यूट पर क्लाउड साझेदारी के तहत चलता है। विस्तार का घोषित मार्ग, एमएल अनुसंधान से चिप डिजाइन, जीवविज्ञान, दवा खोज, और सामग्री विज्ञान में, कंपनी के अपने मानदंड के खिलाफ मापा जाएगा: परिणामों के साथ सीखने वाले लूप। क्या यह दृष्टिकोण क्षेत्र द्वारा एक खोज के रूप में मान्यता प्राप्त परिणाम का उत्पादन करता है, अनुकूलन के बजाय, यह प्रश्न है जिसका उत्तर कंपनी की संरचना देने के लिए बनाई गई है।