Microsoft는 DeepSpeed4Science를 통해 더 빠른 과학적 발견을 가능하게 합니다.

DeepSpeed4Science는 기후 변화부터 질병 치료까지 자연과학의 다양한 주제를 다루고 있습니다.

  • 이 계획은 이미 날씨부터 분자생물학까지 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다.
  • 언제나 그렇듯이 이 프로젝트는 Microsoft와 함께 여러 실험실, 과학 허브 및 대학 간의 협력으로 이루어졌습니다.
마이크로소프트 딥스피드4사이언스

Microsoft는 새로운 AI 프로젝트를 발표했는데, 이번에는 DeepSpeed4Science 이니셔티브에 관한 것입니다. 마이크로소프트 리서치에 따르면, 이 이니셔티브는 정교한 AI 시스템 기술을 통해 대규모 과학적 발견을 가능하게 할 것입니다.

레드먼드에 본사를 둔 이 기술 회사는 딥 러닝이 향후 10년 동안 자연 과학을 연구하고 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있다고 믿습니다. Microsoft에 따르면 이 AI 기반 방법은 과학을 탐구하는 새로운 방법을 가져올 수 있으며 약물 개발에서 재생 에너지에 이르기까지 여러 분야에 걸쳐 상당한 발전을 가져올 가능성이 높습니다.

AI 기반의 새로운 과학 탐구 방법론을 구축하기 위해 DeepSpeed ​​팀은 AI 딥러닝에 주력하는 팀인 마이크로소프트(Microsoft)가 DeepSpeed4Science를 설립했습니다. 계획.

DeepSpeed4Science는 AI 시스템 기술 혁신을 통해 고유한 기능을 구축하여 도메인 전문가가 오늘날 가장 큰 과학 미스터리를 풀 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

마이크로소프트

Microsoft는 DeepSpeed4Science를 통해 과학적 혁신을 실현하는 것을 목표로 합니다.

Microsoft는 AI라는 개념이 인기를 얻은 이후 항상 AI의 최전선에 있었으며, 레드먼드에 본사를 둔 거대 기술 기업은 지난 2년 동안 여러 AI 프로젝트에 투자했습니다.

일부 프로젝트는 Microsoft(오르카 13B, 프로젝트 루미, 그리고 더 많은 것), 반면에 다음과 같은 다른 것들은 라마 2, 다른 기술 회사와 파트너십을 맺고 있습니다.

그러나 DeepSpeed4Science는 Microsoft의 내부 AI 팀과 Columbia University, 과학 실험실 및 질병 연구소와 같은 다양한 대학 간의 다자간 협력입니다.

따라서 이 프로젝트는 단순한 상업용 AI가 아닌 자연과학과 관련된 다양한 주제를 탐구하는 본격적인 교육 시스템입니다.마이크로소프트 딥스피드4사이언스

예를 들어 DeepSpeed4Science는 이미 여러 개별 프로젝트에 중점을 두고 있습니다.

  1. 클라이맥스는 다양한 날씨 및 기후 모델링 작업을 수행하도록 설계된 최초의 기초 모델입니다. 이 AI 프로젝트는 기후 변화와 그 결과에 관한 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.
  2. Microsoft Start의 날씨는 DeepSpeed4Science에서 제공하는 예측 및 날씨 모델을 기반으로 합니다.
  3. 다양한 AI 기반 생물학 프로젝트 오픈폴드, 새로운 단백질 접힘 시스템을 연구하고 개발하는 데 사용됩니다. GenSLM, 게놈 데이터에 대한 대규모 언어 모델(LLM)을 적용하여 SARS-CoV-2(COVID-19) 게놈의 진화 환경을 학습할 수 있는 모델입니다.

올해 초, 마이크로소프트가 발표했다 AI를 통해 과학적 혁신을 강화하려는 의도는 이제 AI와 다양한 다른 과학 허브 및 대학 간의 협력이 흥미로워 보입니다.

과학의 미래는 AI의 손에 달려 있을까? 아니면 우리 자신? 그리고 AI가 인류에게 가장 시급한 문제에 대한 해결책을 찾는 데 정말로 도움이 될 수 있을까요? 다른 거대 기술 기업, OpenAI와 같은, AI가 AGI에 도달하면 그렇게 생각하십시오.

하지만 그것에 대해 어떻게 생각하세요?

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