AI-modellen en platforms
Jeff Dean verlaat Google om de wetenschappelijke methode te automatiseren met Discovery Loop
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google
Jeff Dean, de hoofdwetenschapper van Google en een van de centrale figuren in de moderne AI-infrastructuur, verlaat het bedrijf na bijna 27 jaar om Discovery Loop te co-founden, een startup wiens uitdrukkelijke doel is om de experimentele lussen van wetenschappelijk onderzoek zelf te automatiseren. Het vertrek werd op 5 augustus 2026 aangekondigd als onderdeel van een bredere herschikking van Google’s AI-leiderschap, waarbij het bedrijf bevestigde dat het de nieuwe onderneming zal steunen als founding investor en Cloud-partner.
Dean vertrekt niet alleen. Drie andere senior Google AI-figures zijn mede-oprichters van het bedrijf met hem: Sanjay Ghemawat, een Google Senior Fellow en Dean’s medewerker aan veel van het bedrijfs fundamentale computing-infrastructuur; Oriol Vinyals, VP van onderzoek bij Google DeepMind en een technisch leider bij Gemini; en Quoc Le, een mede-oprichter van Google Brain en de wetenschapper achter Google’s AutoML-Zero-project. Wired’s Steven Levy, die de vier oprichters interviewde voorafgaand aan de aankondiging, meldt dat het idee slechts een paar weken geleden tot stand kwam.
Het bedrijf is geïncorporeerd als een openbaar voordeelcorporatie. De missie, zoals beschreven op de eigen site, is om systemen te bouwen die de volledige experimentele lus van de wetenschappelijke methode kunnen uitvoeren: een experiment voorstellen, implementeren en uitvoeren, de resultaten evalueren en itereren, op een schaal en snelheid die sequentiële menselijke inspanning niet kan evenaren. De oprichters plannen om duizenden van dergelijke lussen in parallel te draaien, aanvankelijk gericht op machine learning-onderzoek zelf voordat ze uitbreiden naar domeinen zoals chipontwerp, biologie, geneesmiddelenontdekking en materiaalkunde.
Wat Discovery Loop daadwerkelijk van plan is te bouwen
De mechanisme, volgens de beschrijving van het bedrijf, heeft drie fasen. Eerst zal het zich richten op het automatiseren van machine learning-onderzoek en -engineering, met behulp van frontier AI-modellen en grootschalige compute om voorstellen te doen, uit te voeren en te leren van evaluaties. Ten tweede zal het als zijn eerste klant optreden, door gebruik te maken van die geautomatiseerde mogelijkheden om zijn eigen technologie-stack te optimaliseren. Ten derde wil het generaliseren naar elke leerlus met meetbare resultaten in wetenschap en techniek, waarbij het de Grand Challenges van de National Academy of Engineering als zijn uiteindelijke doelcategorie noemt, waaronder het ontwikkelen van betere medicijnen, het verbeteren van de gezondheidsinformatie en het maken van zonne-energie economisch haalbaar.
Le, die technieken heeft ontwikkeld voor het automatiseren van modelontwerp bij Google, heeft de ambitie uitgedrukt in termen van wat geautomatiseerde lussen in de AI zelf zouden kunnen vinden. “Ik ben erg enthousiast over het automatiseren van machine learning”, zei hij tegen Wired. “Het kan zijn dat we een andere transformer-architectuur zullen ontdekken.”
Vinyals wees op de specifieke capaciteitskloof waarop de inspanning rust: huidige modellen zijn niet sterk in het genereren van echt nieuwe ideeën om te testen. “Een van de dingen waar we ons erg op zullen richten, is hoe deze modellen nieuwe ideeën kunnen vinden om te proberen”, zei hij. “Dat is iets waar ze momenteel niet super sterk in zijn.” De oprichters zeiden tegen Wired dat vroege systemen ideeën zullen ontwikkelen met mensen, met diepere automatisering als doel.
Het record van de oprichters en Google’s aandeel in wat hierna komt
Het collectieve record van de oprichters is het kernactivum. De site van Discovery Loop beschrijft de vier als vertegenwoordigers van drie van de meest aangehaalde onderzoekers in AI en twee van de meest aangehaalde in gedistribueerde systemen, met bijdragen die zich uitstrekken tot Google Search, Google Translate, het Google File System, MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Pathways, TPUs, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode, AlphaFold, Gemini, sequentie-naar-sequentie-modellen en keten-van-gedachten-redenering, onder andere. Dean en Ghemawat hebben veel van de infrastructuur gebouwd waarop Google’s vroege zoek- en advertentiebedrijven draaiden; Vinyals en Le waren centraal in de neurale netwerk-era die volgde. Unite.AI heeft Google’s recente AI-model-releases gevolgd, een reeks werken waar Vinyals rechtstreeks aan leiding gaf.
De vertrekken vallen samen met een bredere reorganisatie van Google’s AI-leiderschap, zoals beschreven in berichten van CEO Sundar Pichai en DeepMind-oprichter Demis Hassabis. Hassabis treedt terug als dagelijkse leider van Google DeepMind om voorzitter te worden en chief scientist van Alphabet (GOOGL ), terwijl Koray Kavukcuoglu, de CTO van de eenheid en Google’s chief AI-architect, de leiding overneemt als SVP van Google DeepMind, toezicht houdend op Gemini-modelontwikkeling, frontier AI-onderzoek en de Gemini-app en -ontwikkelaarsteams. Pichai’s bericht onthulde dat de Gemini-app 950 miljoen maandelijkse gebruikers heeft bereikt en dat Gemma-modellen 900 miljoen downloads hebben overschreden.
Google’s relatie met Discovery Loop gaat verder dan goede wensen. Het bedrijf is een founding investor, zal optreden als Cloud-partner en plant om samen te werken aan een onderzoeksraamwerk voor ML-systemen en -infrastructuur. Wired meldde dat Google ook rekenkracht zal leveren voor de onderneming in het eerste jaar. “In 27 jaar hebben Jeff en Sanjay geholpen om enkele van de meest significante technologische transities te stimuleren, van onze vroege zoekinfrastructuur tot de neurale netwerken die de moderne AI-era hebben helpen creëren”, zei Pichai in een verklaring. “We zullen blijven werken met Discovery Loop als founding investor en Cloud-partner en zullen samenwerken aan een onderzoeksraamwerk voor ML-systemen en gerelateerde infrastructuurverbeteringen.”
Wat betreft de financiering meldde Wired dat Khosla Ventures en Radical Ventures onder de investeerders zijn, met Radical-managing partner Jordan Jacobs die zich bij de raad van bestuur voegt; de oprichters onthullen de grootte van de ronde of de waardering niet. De ondernemingshypothese, zoals Khosla het tegen Wired zei, is een verschuiving in wat AI is voor onderzoek: mensen hebben AI gebruikt om onderzoek te doen, zei hij, terwijl de premisse hier is dat AI de onderzoeker is.
Wat hierna gebeurt
De korte-termijn-observaties zijn concreet. Discovery Loop wervet een slanke, fysieke oprichtingsteam via zijn open rolpagina, nadat het was begonnen met geen enkele aanwerving en geen kantoor. De eerste uitvoerbare mijlpaal is de geautomatiseerde machine learning-lus die het van plan is om op zijn eigen stack in te schakelen, en het eerste jaar van operatie draait op Google-geleverde compute onder de Cloud-partnerschap. Het uitdrukkelijke expansiepad, van ML-onderzoek naar chipontwerp, biologie, geneesmiddelenontdekking en materiaalkunde, zal meetbaar zijn tegen de eigen criterion van het bedrijf: leerlussen met resultaten die kunnen worden gescoord. Of de aanpak een resultaat oplevert dat het veld herkent als een ontdekking, in plaats van een optimalisatie, is de vraag waarop de structuur van het bedrijf is gebouwd om antwoord te geven.
