Discovery Loop एक पब्लिक बेनिफिट कॉरपोरेशन (PBC) है । इसका मिशन AI सिस्टम बनाना है जो वैज्ञानिक रिसर्च के पूरे एक्सपेरिमेंटल लूप को ऑटोमेट कर सके: हाइपोथीसिस बनाना, एक्सपेरिमेंट डिजाइन करना, उन्हें बड़े पैमाने पर चलाना, रिजल्ट्स का विश्लेषण करना और लगातार सुधार करना—बिना लगातार इंसानी दखल के ।
स्टार्टअप 'हाई-ऑक्टेन एल्गोरिदम' का इस्तेमाल करके एक साथ हजारों एक्सपेरिमेंट शुरू और दोहराने की योजना बना रहा है, जिससे दवा विकास, मटेरियल साइंस और चिप डिजाइन जैसे क्षेत्रों में खोजों को गति मिलेगी । डीन ने इस विजन को 'सवालों के जवाब देने से हटकर नया ज्ञान खोजने' के रूप में बताया है ।
संस्थापकों ने अपनी वेबसाइट पर लिखा: "एक ऐसे भविष्य की कल्पना करें जहां मुट्ठी भर लोग आज की विशाल टीमों की तुलना में कहीं अधिक तेजी से और बेहतर गुणवत्ता के साथ वैज्ञानिक अनुसंधान और इंजीनियरिंग के कार्य कर सकें" ।
चार टॉप बिल्डर्स को खोने के बावजूद, गूगल की पैरेंट कंपनी अल्फाबेट Discovery Loop की फाउंडिंग इन्वेस्टर है और कम से कम पहले साल के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधन दे रही है । इस व्यवस्था का मतलब है कि गूगल के पास इस स्टार्टअप में वित्तीय हिस्सेदारी और क्लाउड रेवेन्यू का एक जरिया बना रहेगा, भले ही वह टैलेंट खो रहा हो। अल्फाबेट के सीईओ सुंदर पिचाई ने सार्वजनिक रूप से डीन को '27 साल के अविश्वसनीय सफर' के लिए बधाई दी और इसे अच्छे संबंधों के साथ अलगाव बताया ।
सीड फंडिंग राउंड का सह-नेतृत्व रेडिकल वेंचर्स और खोसला वेंचर्स कर रहे हैं, जिसमें लाइटस्पीड, क्लेनर पर्किंस और डोएर कैपिटल ने भी भाग लिया है ।
चारों संस्थापकों के पास कुल मिलाकर गूगल में एक सदी से अधिक का अनुभव है, और उन्होंने आधुनिक गूगल को चलाने वाले बुनियादी इंफ्रास्ट्रक्चर और AI सिस्टम बनाए हैं ।
ये चारों 14 से 30 साल तक एक साथ काम कर चुके थे । ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट के अनुसार, इस कदम ने गूगल के AI रैंकों में मनोबल को झटका दिया और AI टैलेंट वॉर तेज होने के साथ कंपनी की शीर्ष प्रतिभाओं को बनाए रखने की क्षमता पर नए सवाल खड़े किए ।
Discovery Loop का दांव महत्वाकांक्षी है: वैज्ञानिक पद्धति के पुनरावृत्त चक्र (हाइपोथीसिस-एक्सपेरिमेंट-मूल्यांकन-दोहराव) को महीनों या सालों से घटाकर घंटों या दिनों में करना, और इसे मशीन की गति से समानांतर रूप से चलाना । स्टार्टअप का कहना है कि वह पहले मशीन लर्निंग रिसर्च और इंजीनियरिंग को ऑटोमेट करने पर ध्यान केंद्रित करेगा, फिर अन्य विज्ञानों में विस्तार करेगा ।
हालांकि, संस्थापक मानते हैं कि अभी सारे विज्ञान को डिजिटलीकृत नहीं किया जा सकता। उनकी योजना उन क्षेत्रों से शुरू करने की है जहां एक्सपेरिमेंटल लूप को कैप्चर और कंप्यूटेशनली चलाया जा सकता है, फिर आगे बढ़ना है ।
जैसा कि एक कवरेज में संक्षेप में कहा गया: "स्टार्टअप और अधिक शक्तिशाली AI बनाने में AI के इस्तेमाल (जिसे रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट कहा जाता है) में भी दिलचस्पी रखता है, जो मानवीय हस्तक्षेप को पूरी तरह से खत्म कर देगा" ।