Lila Sciencesは、データセンターのように機能するように設計された自動化されたラボインフラストラクチャを構築しており、実験的に検証された膨大な量のデータを生成することで科学的人工知能の実現を目指している。同社はラボを無限のトークンジェネレーターとして扱い、AI誘導のロボティクスとビジョン言語モデルを使用して、生物学、化学、創薬、材料科学にわたって24時間365日実験を実行している。

  • Lilaは、実験的に検証された10兆個以上の科学的推論トークンのライブラリを構築した。
  • インフラストラクチャは磁気浮上トラックとSlurmキューに似たオーケストレーションを使用し、機器をグラフ上のノードとして接続する。
  • チームは柔軟性と汎用性の最適化を目指し、ガス吸着測定を約2,500倍高速化するように再構築した。
  • Lilaは、その一般モデルが、小分子化学から金属有機骨格への事前知識の転送により、ドメイン固有モデルを上回る性能を示すと主張している。
  • このアプローチにより、ゼロFTEの仮想スタートアップモデルを使用して、非ヒト霊長類において6ヶ月間のin vivo CAR-Tデータ収集を可能にした。

Lilaは、物理的実験を通じてAIをスケーリングすることが、運に頼る発見を超えて偶然性を自動化し、複数の分野にわたって複雑な問題を同時に解決するための一般科学推論への道であると主張している。