Google DeepMind

В DeepMind создают приложение Streams, с помощью которого можно будет выявить больных, у которых может развиться острая почечная недостаточность, и для этого компании потребовалась информация о реальных больных. Организация получила сведения более чем о полутора миллионах пациентов, включая такую информацию, как опыт приема наркотиков, прерывания беременности, ВИЧ-статус.

Показатели деятельности

2019: Рост убытков и списание долгов на $1,5 млрд

В 2019 году чистые убытки DeepMind достигли £477 млн, что на 1,5% превосходит денежные потери годичной давности. Об этом говорится в отчетности, которую Google раскрыла в реестре юридических лиц Великобритании (Companies House).

Выручка DeepMind по итогам 2019 года оказалась равной £266 млн, существенно увеличившись относительно показателя годичной давности в £103 млн. Однако основные доходы поступают от Google и других компаний холдинга Alphabet, которые платят DeepMind за исследования и разработки.

Google списала долги на $1,5 млрд своему убыточному ИИ-подразделению

Подавляющая часть расходов DeepMind в 2019 году пришлась на «персонал и другие связанные с этим затраты». Годовой отчет показывает, что на эти цели было потрачено около £468 млн по сравнению с £398 млн стерлингов в 2018 году. Административные расходы, включая расходы на персонал и инфраструктуру, выросли на 26% до £717 млн.

Согласно отчетности, Google списала DeepMind долги в размере £1,1 млрд (около $1,5 млрд), а также намерена и дальше оказывать финансовую поддержку своему ИИ-подразделению, несмотря на растущие убытки в нем.

Я в восторге от темпов, с которыми наши инженерные и научно- исследовательские группы работают как в Google, так и в DeepMind, — заявил генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи.

Желание Google помогать DeepMind во многом связано с успехами этого подразделения. Так, осенью 2020 года оно добилась больших достижений в фолдинге белка. Последняя версия системы ИИ AlphaFold способна давать надежные прогнозы базовой физической структуры белка за считанные дни. Прорыв признали организаторы критической оценки прогнозирования структуры белка (CASP). К декабрю 2020 года в DeepMind работают около 1000 человек, среди которых — ведущие ученые-исследователи в области искусственного интеллекта с годовыми зарплатами от $1 млн.^[1]

История

2024: Разработка робота для игры в настольный теннис

В начале августа 2024 года Google DeepMind представила робот, который играет в настольный теннис лучше человека на уровне любительских соревнований. Разработчики утверждают, что это первый случай, когда робота научили играть с людьми в активных видах спорта.

По результатам испытаний роботизированная рука с 3D-печатной ракеткой смогла выиграть 13 из 29 раундов настольного тенниса против людей-соперников разного уровня. Однако система пока далека от совершенства, поскольку ни разу не смогла победить продвинутого игрока.

𝓲

GOOGLE DEEPMIND

По словам разработчиков, эта система – новый шаг к созданию роботов, которые смогут выполнять различные полезные задачи в реальных условиях, например, на дому и на складах. Подход Google DeepMind к обучению машин применим во многих других областях, считает исследователь компьютерных систем Леррел Пинто. Исследователи Google DeepMind использовали двухэтапный подход для обучения системы имитации: они использовали компьютерное моделирование, чтобы обучить систему навыкам удара, а затем настраивали ее с использованием реальных данных, что позволило системе совершенствоваться с течением времени.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга 2 т

Во время матчей с людьми робот собирает данные о своей производительности, чтобы отточить навыки. Он отслеживает положение мяча, используя данные с пары камер, и следит за стилем игры своего противника-человека с помощью системы захвата движения, используя светодиоды на ракетке противника. Данные о мяче возвращаются в имитационную модель для дальнейшего обучения, создавая непрерывный цикл обратной связи.

Эта обратная связь позволяет роботу тестировать новые навыки, то есть он может корректировать свою тактику и поведение так же, как это делает человек. Это означает, что он будет играть все лучше как на протяжении конкретного матча, так и в целом. Предполагается, что в будущем такое обучение с подкреплением может помочь роботам справляться с новыми задачами, которые они раньше не пробовали.^[2]

2019: DeepMind помогла Google повысить производительность своих ветроэлектростанций на 20%

27 февраля 2019 года стало известно, что исследователи из лаборатории DeepMind научили нейросеть предсказывать производительность ветряков за 36 часов на основе ретроспективных данных об их производительности и погоде в определенной местности. По словам исследователей, использование такого алгоритма позволило улучшить производительность ветроэлектростанций компании Google на 20 процентов. Подробнее здесь.

2018

Google присоединила медицинский проект DeepMind, чтобы создать ИИ-помощника для сиделок и докторов

13 ноября 2018 года в рамках продолжающейся реорганизации усилий в области здравоохранения Google объявила о присоединении к себе медицинского проекта DeepMind Health, который ранее входил в исследовательский центр лондонской ИИ-компании DeepMind, входящей наравне с Google в холдинг Alphabet. Подробнее здесь.

DeepMind полностью автоматизировала процесс охлаждения ЦОДов Google

В августе 2018 года стало известно о полной автоматизации процесса охлаждения центров обработки данных Google. Благодаря этому компания смогла сократить потребление энергии на 30%, сообщает входящий в Google стартап DeepMind, который разработал новую систему управления. Подробнее здесь.

2016

Google открыл бесплатный доступ к своему искусственному интеллекту

Google DeepMind — подразделение Alphabet Inc., занимающееся разработкой искусственного интеллекта (ИИ), — открыло свою платформу. Исходный код виртуальной среды DeepMind Lab (ранее «Лабиринт») для машинного обучения будет полностью и бесплатно для пользователей размещен на базе крупнейшего веб-сервиса для хостинга ИТ-проектов и их совместной разработки GitHub^[3].

Как сообщает Bloomberg, теперь любой желающий сможет скачать код и настроить его для того, чтобы обучить собственные системы искусственного интеллекта. Разработчики также смогут создавать новые игровые уровни для DeepMind Lab и загружать их на GitHub.

Журналисты отмечают, что раскрытие исходного кода продолжает политику Alphabet, направленную на максимальную открытость своих научных исследований. В прошлом месяце компания подписала соглашение с разработчиками из Activision Blizzard Inc. по использованию популярной игры Starcraft II для тренировки искусственного интеллекта.

Задача формирования карт облучения при радиотерапии раковых опухолей

В сентябре 2016 года стало известно, что Google DeepMind получил два медицинских задания по диагностике: определять почечную недостаточность и старческую макулодистрофию сетчатки. Теперь он начинает помогать медикам и в лечении. Точнее - в формировании карты облучения при радиотерапии раковых опухолей в области головы и шеи, которая создается по результатам томографии. Дело в том, что карта облучения в этих областях должна быть суперточной и опытному специалисту нужно минимум 4 часа рутинной работы на ее составление. Пока искусственному интеллекту не будут полностью доверять в таком важном деле, но идея в том, что после его работы медику уже понадобится всего 1 час для составления карты. А это должно удешевить и ускорить лечение многих людей^[4].

Создание подразделения DeepMind Health

24 февраля 2016 года было объявлено о создании подразделения DeepMind Health, которое возглавил один из основателей компании Мустафа Сулейман.

Сообщалось, что в своей работе DeepMind Health будет сотрудничать с Национальной службой здравоохранения Великобритании, предоставлять врачам техническую экспертизу для разработки и совершенствования технологий по уходу за пациентами. Особое внимание планируется уделять безопасности данных пациентов и конфиденциальности. Деятельность подразделения должна проверяться советом из независимых экспертов, в число которых входит Ричард Хортон, редактор авторитетного журнала по медицине The Lancet.

В это время DeepMind Health работает над созданием электронных инструментов, упрощающих работу врача. Было представлено приложение для смартфона, позволяющее более точно диагностировать острую почечную недостаточность. Также DeepMind купил медицинское приложение, таск-менеджер для врачей. Команда врачей из Имперского колледжа Лондона, создавшая его, присоединяется к DeepMind Health. Сумма сделки не разглашалась.

2015: Успех системы AlphaGo

Компания получила известность в результате разработки системы AlphaGo - она победила профессионального игрока в го. DeepMind создала нейронную сеть, способную обучаться видеоиграм и играть на уровне человеческих возможностей.

2014: Google покупает компанию. Переименование в Google DeepMind

26 января 2014 года Google объявила о покупке DeepMind Technologies. Различные источники сообщали: сумма сделки составила от $400 до $650 млн.

2010: Основание компании DeepMind Technologies

Компания основана в 2010 году в Лондоне под названием DeepMind Technologies. Компанию создали Демис Хассабис (Demis Hassabis), Шейн Легг (Shane Legg) и Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman). До того Хассабис и Легг уже были знакомы по Университетскому Колледжу Лондона, где работали в подразделении вычислительной нейробиологии Гэтсби (Gatsby Computational Neuroscience Unit).

В компанию вложились большие венчурные фонды Horizons Ventures, Founders Fund, а также энтрепренеры Скотт Банистер и Илон Маск. Ян Таллинн был одним из ранних инвесторов и советников компании.

Робототехника

Примечания