लिला साइंसेंस एक स्वचालित प्रयोगशाला बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रही है, जिसे डेटा सेंटर की तरह कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका उद्देश्य व्यापक मात्रा में प्रायोगिक रूप से सत्यापित डेटा उत्पन्न करके वैज्ञानिक सुपरइंटेलिजेंस प्राप्त करना है। कंपनी प्रयोगशाला को एक अनंत टोकन जनरेटर के रूप में देखती है, जो जीव विज्ञान, रसायन शास्त्र, दवा खोज और पदार्थ विज्ञान में 24/7 प्रयोग चलाने के लिए AI-निर्देशित रोबोटिक्स और विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करती है।
- लिला ने 10 ट्रिलियन से अधिक वैज्ञानिक तर्क टोकन की एक लाइब्रेरी बनाई है जो प्रायोगिक रूप से सत्यापित हैं।
- बुनियादी ढांचे में चुंबकीय रूप से लीविटेटिंग ट्रैक्स और एक Slurm क्यू की तरह ऑर्केस्ट्रेशन का उपयोग किया जाता है, जो उपकरणों को ग्राफ पर नोड्स के रूप में जोड़ता है।
- टीम ने लचीलेपन और सामान्यीकरण के लिए अनुकूलन किया, गैस सॉर्प्शन मापों को फिर से बनाया ताकि वे लगभग 2,500x तेज चल सकें।
- लिला का दावा है कि उसका सामान्य मॉडल डोमेन-विशिष्ट मॉडल्स की तुलना में नमूने के हिसाब से बेहतर प्रदर्शन करता है, छोटे अणु रसायन शास्त्र से धातु कार्बनिक फ्रेमवर्क्स तक प्रायर ट्रांसफर करके।
- इस दृष्टिकोण ने शून्य-FTE वर्चुअल स्टार्टअप मॉडल का उपयोग करते हुए नॉन-ह्यूमन प्रिमेट्स में छह महीने की इन वीवो CAR-T डेटा संग्रह को सक्षम बनाया।
लिला का तर्क है कि भौतिक प्रयोग के माध्यम से AI को स्केल करना सामान्य वैज्ञानिक तर्क की ओर ले जाने वाला मार्ग है, भाग्य पर आधारित खोज से आगे बढ़कर सैरेंडिपिटी को स्वचालित करना और एक साथ कई अनुशासनों में जटिल समस्याओं को हल करना।