Công ty khởi nghiệp AI định lượng SandboxAQ đã hoàn thành vòng gọi vốn E, tổng số vốn trong vòng gọi mới đạt 450 triệu USD, nguồn vốn đến từ người sáng lập quỹ Bridgewater Ray Dalio, Horizon Kinetics, Ngân hàng BNP Paribas, Google và Nvidia. Vốn đầu tư mới sẽ giúp SandboxAQ tiếp tục thúc đẩy các mô hình định lượng lớn (LQM) trong các ứng dụng giao thoa giữa AI và công nghệ định lượng, tăng tốc độ đổi mới của SandboxAQ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và mở rộng nghiên cứu của họ trong các lĩnh vực tài chính, dược sinh học và an ninh mạng.
SandboxAQ đã huy động hơn 9,5 tỷ USD kể từ khi tách ra từ Alphabet vào năm 2022. Các nhà đầu tư mới tham gia hỗ trợ sự phát triển của SandboxAQ bao gồm Breyer Capital, Eric Schmidt, Alger, Paladin Capital, S32, TIME Ventures và T. Rowe Price Associates, Inc. Việc tài trợ mới sẽ mở rộng và củng cố vị thế lãnh đạo của SandboxAQ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ định lượng, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới trong ngành công nghiệp sinh học và tài chính.
Giám đốc Thị trường Toàn cầu của Ngân hàng Pháp Paris, Olivier Osty, cho biết trí tuệ nhân tạo và sức mạnh tính toán tiên tiến đang tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ đối với dịch vụ tài chính. Ngân hàng Pháp Paris mong muốn hợp tác với SandboxAQ để khám phá các giải pháp đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ định lượng.
Người sáng lập quỹ Bridgewater, Ray Dalio, cho biết ông đã đặt cược vào đội ngũ SandboxAQ và mô hình định lượng lớn (LQM) của họ, vì ông ấn tượng với đội ngũ và công nghệ.
LQMs là gì?
Mô hình định lượng lớn (Large Quantitative Models viết tắt là LQM) là giai đoạn tiếp theo trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, LQM là trí tuệ nhân tạo dựa trên các phương trình cơ bản về vật lý, hóa học và sinh học, sử dụng các phương pháp toán học đã được xác thực để đào tạo từ dữ liệu được tạo ra trực tiếp từ những phương trình này.
Cấu trúc của LQM thường bao gồm một số thành phần chính. Những thành phần này là các mô-đun đặc biệt để giải quyết các phương trình hoặc thực hiện phân tích thống kê thông qua học sâu, phương pháp số truyền thống hoặc các phương pháp trung gian giữa hai phương pháp này, đây là sự khác biệt giữa LQM và LLM truyền thống.
LQM sẽ lựa chọn cơ sở dữ liệu thông tin khoa học làm một phần trong quá trình suy luận của mình, LQM sử dụng LLM để hoàn thành các nhiệm vụ trung tâm ngôn ngữ, điều này cho phép chúng hiểu và tạo ra văn bản theo cách tương tự như con người, từ đó tương tác hiệu quả với người dùng và xử lý dữ liệu dựa trên văn bản.
Các thành phần này hoạt động cùng nhau như thế nào? Khi xuất hiện vấn đề, LQM có thể sử dụng mô hình ngôn ngữ của nó để hiểu vấn đề, sau đó nó có thể kích hoạt mô-đun định lượng của mình để thực hiện các phép tính hoặc mô phỏng cần thiết. Trong suốt quá trình, nó có thể khai thác kiến thức chuyên môn của mình để hướng dẫn suy luận của mình. Cuối cùng, nó có thể tổng hợp tất cả thông tin này để tạo ra phản hồi và sau đó truyền đạt nó cho người dùng thông qua mô hình ngôn ngữ.
SandboxAQ phát triển thuật toán mạng tensor mới
Tính toán lượng tử chắc chắn có thể mô phỏng trực tiếp các hệ thống này bằng ngôn ngữ cơ học lượng tử, nhưng việc thực hiện thực sự có thể vẫn cần hàng chục năm. Bởi vì tính toán lượng tử hiện tại vẫn phải đối mặt với một loạt thách thức, chẳng hạn như kiểm soát tỷ lệ lỗi của qubit. Mặc dù con chip Willow mà Google công bố gần đây đã có những bước đột phá lớn trong vấn đề này, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần được giải quyết trước khi xây dựng quy mô lớn máy tính lượng tử.
Để giải quyết những vấn đề này, SandboxAQ đã phát triển một thuật toán mới dựa trên mạng tensor (Tensor Networks). Thuật toán này ban đầu xuất phát từ lĩnh vực vật lý đa thể lượng tử, nó tận dụng một đặc điểm cơ bản của tự nhiên - tính địa phương (Locality). Nói một cách đơn giản, tính địa phương có nghĩa là các phần xa nhau trong một hệ thống, chẳng hạn như hai nguyên tử xa nhau trong một phân tử dài, sẽ không ảnh hưởng đến nhau một cách có ý nghĩa. Bằng cách sử dụng đặc điểm này, thuật toán mạng tensor có thể biểu diễn trạng thái lượng tử một cách hiệu quả, đó là "định luật diện tích rối". ( Nguồn: MIT Technology Review )
Sự hợp tác giữa SandboxAQ và công nghệ Nvidia CUDA
SandboxAQ và Nvidia thiết lập mối quan hệ hợp tác công nghệ sâu sắc, SandboxAQ mở rộng chức năng CUDA, cho phép GPU thông thường cũng có thể hỗ trợ tính toán lượng tử, điều này giúp họ không cần phải chờ đợi sự xuất hiện của máy tính lượng tử thực sự, mà cho phép phần cứng hiện tại cũng có thể thực hiện mô phỏng lượng tử, đồng thời có thể tích hợp các đơn vị xử lý lượng tử (QPUs) trong tương lai. Trong một nghiên cứu, nhóm nghiên cứu của SandboxAQ đã sử dụng các đơn vị xử lý tensor (TPUs) của Google để hoàn thành một tối ưu hóa phức tạp với hơn 6000 tỷ tham số trong 24 giờ, tạo ra kỷ lục về tính toán mạng tensor lớn nhất thế giới.
Các trường hợp ứng dụng của LQM
LQM có thể giúp các nhà khoa học phân tích các tập dữ liệu phức tạp, đưa ra giả thuyết thậm chí thiết kế thí nghiệm, đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực sinh học, có thể dự đoán cấu trúc ba chiều của protein dựa trên chuỗi axit amin. Một ví dụ cụ thể là trong phát triển thuốc mới. Thông qua việc phân tích cấu trúc phân tử và dự đoán tương tác, LQM có thể đáng kể tăng tốc quá trình nhận diện các loại thuốc tiềm năng. Trong các lĩnh vực như khoa học vật liệu hoặc kỹ thuật cấu trúc, LQM có thể giúp tối ưu hóa thiết kế thông qua việc thực hiện vô số mô phỏng và đưa ra các đề xuất cải tiến dựa trên các tham số cụ thể.
LQM còn có thể được sử dụng để xử lý các nguồn dữ liệu khác nhau, nhằm tạo ra các mô hình khí hậu chính xác hơn, giúp chúng ta hiểu và dự đoán sự thay đổi môi trường tốt hơn. Trong lĩnh vực tài chính, LQM có thể xử lý dữ liệu thị trường, tin tức và chỉ số kinh tế, để cung cấp các đánh giá rủi ro và chiến lược đầu tư phức tạp hơn.
Giới thiệu SandboxAQ
SandboxAQ là một công ty B2B, cung cấp các giải pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và mô hình định lượng. Mô hình định lượng lớn của SandboxAQ (LQM) đã mang lại những tiến bộ đáng kể cho các lĩnh vực khoa học đời sống, dịch vụ tài chính, định vị và các lĩnh vực khoa học khác. SandboxAQ được tách ra từ Alphabet Inc., là một công ty độc lập, được tài trợ bởi các nhà đầu tư và đối tác chiến lược, bao gồm T. Rowe Price Associates, Inc., Alger, IQT, Quỹ Công nghệ Sáng tạo Hoa Kỳ, S32, Paladin Capital, BNP Paribas, Eric Scanmidt, Brehebmidt, Brehebun, Paladin Capital, BNP Paribas, Eric Scanmidt, Breullibmidt, Breulli và các tổ chức khác.
Bài viết này về SandboxAQ, một công ty khởi nghiệp AI định lượng, đã hoàn thành vòng tài trợ Series E, với các nhà đầu tư bao gồm Quỹ Bridgewater, Nvidia và Google. Bài viết xuất hiện lần đầu trên Chain News ABMedia.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Công ty khởi nghiệp AI định lượng SandboxAQ đã hoàn thành vòng gọi vốn E, với các nhà đầu tư bao gồm Quỹ Bridgewater, NVIDIA và Google.
Công ty khởi nghiệp AI định lượng SandboxAQ đã hoàn thành vòng gọi vốn E, tổng số vốn trong vòng gọi mới đạt 450 triệu USD, nguồn vốn đến từ người sáng lập quỹ Bridgewater Ray Dalio, Horizon Kinetics, Ngân hàng BNP Paribas, Google và Nvidia. Vốn đầu tư mới sẽ giúp SandboxAQ tiếp tục thúc đẩy các mô hình định lượng lớn (LQM) trong các ứng dụng giao thoa giữa AI và công nghệ định lượng, tăng tốc độ đổi mới của SandboxAQ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và mở rộng nghiên cứu của họ trong các lĩnh vực tài chính, dược sinh học và an ninh mạng.
SandboxAQ đã huy động hơn 9,5 tỷ USD kể từ khi tách ra từ Alphabet vào năm 2022. Các nhà đầu tư mới tham gia hỗ trợ sự phát triển của SandboxAQ bao gồm Breyer Capital, Eric Schmidt, Alger, Paladin Capital, S32, TIME Ventures và T. Rowe Price Associates, Inc. Việc tài trợ mới sẽ mở rộng và củng cố vị thế lãnh đạo của SandboxAQ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ định lượng, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới trong ngành công nghiệp sinh học và tài chính.
Giám đốc Thị trường Toàn cầu của Ngân hàng Pháp Paris, Olivier Osty, cho biết trí tuệ nhân tạo và sức mạnh tính toán tiên tiến đang tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ đối với dịch vụ tài chính. Ngân hàng Pháp Paris mong muốn hợp tác với SandboxAQ để khám phá các giải pháp đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ định lượng.
Người sáng lập quỹ Bridgewater, Ray Dalio, cho biết ông đã đặt cược vào đội ngũ SandboxAQ và mô hình định lượng lớn (LQM) của họ, vì ông ấn tượng với đội ngũ và công nghệ.
LQMs là gì?
Mô hình định lượng lớn (Large Quantitative Models viết tắt là LQM) là giai đoạn tiếp theo trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, LQM là trí tuệ nhân tạo dựa trên các phương trình cơ bản về vật lý, hóa học và sinh học, sử dụng các phương pháp toán học đã được xác thực để đào tạo từ dữ liệu được tạo ra trực tiếp từ những phương trình này.
Cấu trúc của LQM thường bao gồm một số thành phần chính. Những thành phần này là các mô-đun đặc biệt để giải quyết các phương trình hoặc thực hiện phân tích thống kê thông qua học sâu, phương pháp số truyền thống hoặc các phương pháp trung gian giữa hai phương pháp này, đây là sự khác biệt giữa LQM và LLM truyền thống.
LQM sẽ lựa chọn cơ sở dữ liệu thông tin khoa học làm một phần trong quá trình suy luận của mình, LQM sử dụng LLM để hoàn thành các nhiệm vụ trung tâm ngôn ngữ, điều này cho phép chúng hiểu và tạo ra văn bản theo cách tương tự như con người, từ đó tương tác hiệu quả với người dùng và xử lý dữ liệu dựa trên văn bản.
Các thành phần này hoạt động cùng nhau như thế nào? Khi xuất hiện vấn đề, LQM có thể sử dụng mô hình ngôn ngữ của nó để hiểu vấn đề, sau đó nó có thể kích hoạt mô-đun định lượng của mình để thực hiện các phép tính hoặc mô phỏng cần thiết. Trong suốt quá trình, nó có thể khai thác kiến thức chuyên môn của mình để hướng dẫn suy luận của mình. Cuối cùng, nó có thể tổng hợp tất cả thông tin này để tạo ra phản hồi và sau đó truyền đạt nó cho người dùng thông qua mô hình ngôn ngữ.
SandboxAQ phát triển thuật toán mạng tensor mới
Tính toán lượng tử chắc chắn có thể mô phỏng trực tiếp các hệ thống này bằng ngôn ngữ cơ học lượng tử, nhưng việc thực hiện thực sự có thể vẫn cần hàng chục năm. Bởi vì tính toán lượng tử hiện tại vẫn phải đối mặt với một loạt thách thức, chẳng hạn như kiểm soát tỷ lệ lỗi của qubit. Mặc dù con chip Willow mà Google công bố gần đây đã có những bước đột phá lớn trong vấn đề này, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần được giải quyết trước khi xây dựng quy mô lớn máy tính lượng tử.
Để giải quyết những vấn đề này, SandboxAQ đã phát triển một thuật toán mới dựa trên mạng tensor (Tensor Networks). Thuật toán này ban đầu xuất phát từ lĩnh vực vật lý đa thể lượng tử, nó tận dụng một đặc điểm cơ bản của tự nhiên - tính địa phương (Locality). Nói một cách đơn giản, tính địa phương có nghĩa là các phần xa nhau trong một hệ thống, chẳng hạn như hai nguyên tử xa nhau trong một phân tử dài, sẽ không ảnh hưởng đến nhau một cách có ý nghĩa. Bằng cách sử dụng đặc điểm này, thuật toán mạng tensor có thể biểu diễn trạng thái lượng tử một cách hiệu quả, đó là "định luật diện tích rối". ( Nguồn: MIT Technology Review )
Sự hợp tác giữa SandboxAQ và công nghệ Nvidia CUDA
SandboxAQ và Nvidia thiết lập mối quan hệ hợp tác công nghệ sâu sắc, SandboxAQ mở rộng chức năng CUDA, cho phép GPU thông thường cũng có thể hỗ trợ tính toán lượng tử, điều này giúp họ không cần phải chờ đợi sự xuất hiện của máy tính lượng tử thực sự, mà cho phép phần cứng hiện tại cũng có thể thực hiện mô phỏng lượng tử, đồng thời có thể tích hợp các đơn vị xử lý lượng tử (QPUs) trong tương lai. Trong một nghiên cứu, nhóm nghiên cứu của SandboxAQ đã sử dụng các đơn vị xử lý tensor (TPUs) của Google để hoàn thành một tối ưu hóa phức tạp với hơn 6000 tỷ tham số trong 24 giờ, tạo ra kỷ lục về tính toán mạng tensor lớn nhất thế giới.
Các trường hợp ứng dụng của LQM
LQM có thể giúp các nhà khoa học phân tích các tập dữ liệu phức tạp, đưa ra giả thuyết thậm chí thiết kế thí nghiệm, đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực sinh học, có thể dự đoán cấu trúc ba chiều của protein dựa trên chuỗi axit amin. Một ví dụ cụ thể là trong phát triển thuốc mới. Thông qua việc phân tích cấu trúc phân tử và dự đoán tương tác, LQM có thể đáng kể tăng tốc quá trình nhận diện các loại thuốc tiềm năng. Trong các lĩnh vực như khoa học vật liệu hoặc kỹ thuật cấu trúc, LQM có thể giúp tối ưu hóa thiết kế thông qua việc thực hiện vô số mô phỏng và đưa ra các đề xuất cải tiến dựa trên các tham số cụ thể.
LQM còn có thể được sử dụng để xử lý các nguồn dữ liệu khác nhau, nhằm tạo ra các mô hình khí hậu chính xác hơn, giúp chúng ta hiểu và dự đoán sự thay đổi môi trường tốt hơn. Trong lĩnh vực tài chính, LQM có thể xử lý dữ liệu thị trường, tin tức và chỉ số kinh tế, để cung cấp các đánh giá rủi ro và chiến lược đầu tư phức tạp hơn.
Giới thiệu SandboxAQ
SandboxAQ là một công ty B2B, cung cấp các giải pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và mô hình định lượng. Mô hình định lượng lớn của SandboxAQ (LQM) đã mang lại những tiến bộ đáng kể cho các lĩnh vực khoa học đời sống, dịch vụ tài chính, định vị và các lĩnh vực khoa học khác. SandboxAQ được tách ra từ Alphabet Inc., là một công ty độc lập, được tài trợ bởi các nhà đầu tư và đối tác chiến lược, bao gồm T. Rowe Price Associates, Inc., Alger, IQT, Quỹ Công nghệ Sáng tạo Hoa Kỳ, S32, Paladin Capital, BNP Paribas, Eric Scanmidt, Brehebmidt, Brehebun, Paladin Capital, BNP Paribas, Eric Scanmidt, Breullibmidt, Breulli và các tổ chức khác.
Bài viết này về SandboxAQ, một công ty khởi nghiệp AI định lượng, đã hoàn thành vòng tài trợ Series E, với các nhà đầu tư bao gồm Quỹ Bridgewater, Nvidia và Google. Bài viết xuất hiện lần đầu trên Chain News ABMedia.