月曜日（8月7日）のメディア報道によると、この問題に詳しい関係者の話として、ソーシャルメディア大手メタ社は、タンパク質の構造を予測できる人工知能（AI）手法を以前に開発していた科学研究チームを解雇したとのこと。これは、同社が純粋に科学的なプロジェクトから離れ、より商業的に収益化可能な AI 製品を支持していることを示唆しています。
Meta は依然として数千人の AI 科学者やエンジニアを雇用しているが、ESMFold のチームはそれに比べて小規模である、と関係者は付け加えた。それにもかかわらず、プロジェクトを中止するという動きは、メタ社が青空研究（短期的な実用化の可能性にかかわらず、基礎科学研究に従事することを意味する）を放棄したいことを示しており、**支援する代わりに収益を生み出す人工知能プロジェクト **。
しかし、長期的には、アルゴリズム サービスとデータベースの運用を維持するための膨大なコストが問題になります。 Meta はこのサービスが今後も提供され続けるかどうかをまだ確認していませんが、今のところデータは研究コミュニティに利用可能なままです。ハバード氏は、学術界がこの種の研究を継続する方法を見つけるだろうと予想している。
AI分野への総攻撃
Meta は、AI に投資した最初の大規模テクノロジー グループの 1 つです。 Fair Labs は設立以来、多くの論文を発表しており、AI の進歩が科学界から認められています。
ついに純粋な科学研究を諦めた！ Meta、AI商用化を本格的に推進するためESMFoldチームを解散
**出典: **金融協会
周子怡を編集
月曜日（8月7日）のメディア報道によると、この問題に詳しい関係者の話として、ソーシャルメディア大手メタ社は、タンパク質の構造を予測できる人工知能（AI）手法を以前に開発していた科学研究チームを解雇したとのこと。これは、同社が純粋に科学的なプロジェクトから離れ、より商業的に収益化可能な AI 製品を支持していることを示唆しています。
以前、Meta は ESMFold と呼ばれるプロジェクトに約 12 人の科学者を雇用しました。このプロジェクトは、タンパク質の構造を予測するために大量の生物学的データを処理できる大規模な言語モデルをトレーニングし、AI を使用して最初のデータベースを作成しました。この進歩はかつて、医学界の新薬や治療法の開発に携わる人々によって賞賛されました。
Metaの再建計画に詳しい3人の関係者によると、ESMFoldチームは今春、同社の大規模な人員削減の一環として解散されたという。しかし、これまで一度も報告されたことはありません。
Meta は依然として数千人の AI 科学者やエンジニアを雇用しているが、ESMFold のチームはそれに比べて小規模である、と関係者は付け加えた。それにもかかわらず、プロジェクトを中止するという動きは、メタ社が青空研究（短期的な実用化の可能性にかかわらず、基礎科学研究に従事することを意味する）を放棄したいことを示しており、**支援する代わりに収益を生み出す人工知能プロジェクト **。
ESMFoldに携わったMeta AIの元研究科学者兼エンジニアリングマネージャーであるヤニブ・シュムエリ氏は、「メタAIは、一部の人だけでなくメタのビジネスとなるよう、高度なインテリジェンスの作成方法をさらに学ぶために研究戦略を適応させようとしている」と述べた。ノベルティのプロジェクト。」
ESMFold チーム
メタ氏は2013年に基礎人工知能研究（フェア）研究所を設立し、この分野の一流の学者を雇用し、この分野の研究に専念した。
昨年 11 月、フェアの研究者らは、機械学習によって作成された 6 億 1,700 万個のメタゲノムタンパク質構造のデータベースである ESMFold の結果を詳述する論文を Science 誌に発表しました。メタゲノミクスは、土壌、海洋、人体の微生物など、地球上の環境サンプルに含まれるほとんど知られていないタンパク質の研究です。
ESMFold プロジェクトは、まず大規模な言語モデルをトレーニングして、進化パターンを学習し、タンパク質の DNA 配列から直接正確な構造予測を生成しました。
メタ氏はまた、科学者が自分たちの研究に関連する特定のタンパク質構造を簡単に検索できるオープンソースのデータベースも作成し、この研究が「さらなる科学の進歩を促す」という期待を表明した。
Metaのプロジェクトは、実験室での手法に匹敵する精度で2020年の科学的進歩とかつて考えられていたDeepMindのタンパク質折り畳み予測技術AlphaFoldの競合相手とみなされている。また、ESMFold の言語モデルは、精度は AlphaFold ほど良くありませんが、AlphaFold よりも 60 倍高速に構造を記述します。
キングス・カレッジ・ロンドンの生物情報学教授ティム・ハバード氏は、大手ハイテク企業はコンピューティングリソースを迅速かつ大規模に展開し、計算コストのかかるサービスを科学者に提供する点で有利かもしれないと語る。
しかし、長期的には、アルゴリズム サービスとデータベースの運用を維持するための膨大なコストが問題になります。 Meta はこのサービスが今後も提供され続けるかどうかをまだ確認していませんが、今のところデータは研究コミュニティに利用可能なままです。ハバード氏は、学術界がこの種の研究を継続する方法を見つけるだろうと予想している。
AI分野への総攻撃
Meta は、AI に投資した最初の大規模テクノロジー グループの 1 つです。 Fair Labs は設立以来、多くの論文を発表しており、AI の進歩が科学界から認められています。
しかし今のところ、同社は消費者向けAIGCチャットボットを提供するOpenAI、Microsoft、Googleなどのライバルに遅れをとり始めている。
マーク・ザッカーバーグ最高経営責任者（CEO）は2023年を「高効率の年」と称しており、メタはここ数カ月で大規模なリストラを実施し、経営体制を調整し、約2万人の従業員を解雇した。
Meta の新たな焦点は、長年にわたる AI の研究開発を活用して、画像やビデオだけでなく人間のような音声テキストの文章を生成できる AIGC を中心とした製品**を作成することです。
事情に詳しい関係者２人によると、メタ社は２月にプロダクトチーフのクリス・コックス氏が率いるＡＩＧＣチームを結成し、現在はフェアラボからの転勤者を含む数百人の従業員を擁している。メタ氏は現在、フェア社の研究をGenAIチームの目標に合わせて再構成しようとしていると考えられている。
先週、Meta が競合他社に追いつくために、早ければ今年 9 月にもさまざまなキャラクター スタイルを備えた一連のチャットボットを発売する予定であると報じられました。
「Meta はオープン サイエンスに基づいた探索的研究の実施に引き続き取り組んでおり、Fair Labs から当社の事業に移管された他のプロジェクトは常にチームの運営に不可欠な部分となっています」と Meta の人工知能研究担当バイスプレジデントである Joelle Pineau 氏は述べています。 。