Het Allen Institute for AI zegt dat het een krachtig nieuw computersysteem online heeft gebracht en is gaan gebruiken, gefinancierd door Nvidia en de National Science Foundation, de eerste grote mijlpaal in een project van $152 miljoen om open AI-modellen voor wetenschappelijk onderzoek te bouwen.
Ai2, zoals het in Seattle gevestigde instituut bekend staat, was dat wel afgelopen augustus de financiering toegekend als onderdeel van het AI-actieplan van het Witte Huis. Het project, genaamd Open Multimodal AI Infrastructure for Science, of OMAI, heeft tot doel AI-modellen te bouwen voor gebieden als materiaalkunde, biologie en energie.
Noah Smith, senior onderzoeksdirecteur van Ai2 en hoofdonderzoeker van het project, noemde het een “cruciale stap” en zei in een verklaring dat de nieuwe infrastructuur een nationale investering vertegenwoordigt in het toegankelijk houden van geavanceerde AI-ontwikkeling voor de bredere onderzoeksgemeenschap.
De aankondiging donderdag komt terwijl Ai2 eraan werkt om daarna weer voet aan de grond te krijgen het verlies van zijn CEO en enkele van zijn toponderzoekers aan Microsoft in maart. Interim-CEO Peter Clark schetste deze week de prioriteiten van Ai2en zegt dat het zich inzet voor open modellen en onderzoek op langere termijn, samen met toegepaste AI-inspanningen op gebieden als wetenschappelijke ontdekkingen en milieuwetenschappen.
In tegenstelling tot de meeste grootschalige AI-projecten geeft Ai2 de volledige code, gegevens en trainingsmethoden achter zijn modellen vrij, waardoor andere onderzoekers het werk kunnen reproduceren en erop kunnen voortbouwen.
Het nieuwe systeem, gelegen buiten Austin, draait op Nvidia’s Blackwell Ultra-chips en wordt beheerd door Cirrascale Cloud Services.
Ai2 zei dat door het project ondersteund onderzoek al upgrades heeft opgeleverd voor de Molmo- en OLMo-modelfamilies, waaronder een nieuw multimodaal model dat in staat is video te begrijpen en een efficiëntere taalmodelarchitectuur.
Het instituut zei dat het zich nu richt op het bouwen van uniforme modellen die meerdere soorten gegevens verwerken, het ontwikkelen van AI-agenten en het nauwer samenwerken met wetenschappelijke gemeenschappen om ervoor te zorgen dat de modellen bruikbaar zijn voor onderzoek in de echte wereld.
