Lila Sciences는 데이터 센터처럼 작동하도록 설계된 자동화 실험실 인프라를 구축하고 있으며, 방대한 양의 실험적으로 검증된 데이터를 생성하여 과학적 슈퍼인텔리전스를 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 동사는 실험실을 무한한 토큰 생성기로 간주하며, AI 유도 로봇공학과 비전-언어 모델을 사용하여 생물학, 화학, 신약 개발, 재료과학 전반에 걸쳐 24/7 실험을 수행합니다.
- Lila는 실험적으로 검증된 10조 개 이상의 과학적 추론 토큰 라이브러리를 구축했습니다.
- 인프라는 자기 부상 트랙과 Slurm 큐와 유사한 오케스트레이션을 사용하여 기기를 그래프의 노드로 연결합니다.
- 팀은 유연성과 일반화를 최적화하기 위해 가스 흡착 측정을 약 2,500배 더 빠르게 실행하도록 재구축했습니다.
- Lila는 소분자 화학에서 금속 유기 골격으로 사전 지식을 전달함으로써 도메인 특화 모델보다 샘플 단위로 더 우수한 성능을 보인다고 주장합니다.
- 이 접근 방식은 제로 FTE 가상 스타트업 모델을 사용하여 비인간 영장류에서 6개월간의 in vivo CAR-T 데이터 수집을 가능하게 했습니다.
Lila는 물리적 실험을 통해 AI를 확장하는 것이 운에 기반한 발견을 넘어 우연성을 자동화하고 여러 학문 분야에 걸쳐 복잡한 문제를 동시에 해결하기 위한 일반 과학적 추론의 길이라고 주장합니다.