«Matematiğin tüm disiplinlerin hizmetkarı ve elçisi olduğunu söylüyorlar. Ve bu doğru. Onsuz yapabilecek hiçbir bilim yok. Harika disiplin, matematik dünyayı değiştirebilir, ancak yalnız, diğer disiplinler olmadan soyut olma riskiyle karşı karşıya kalır. Örneğin yapay zeka ile bilimsel keşiflere ve endüstriyel sorunlara uygulanabilir. Burada bununla ilgileniyorum ».
Matteo Manica konusu Matematiğine aşık. Uygulandığı sürece. Nobel ve Turing Ödülü Ödüllerinin Çalıştığı Avrupa'nın kalbinde gizlenmiş bir mücevher olan Zürih'teki IBM Araştırmasında kıdemli araştırma bilimcisi e En gelişmiş teknolojiler yapay zekadan kuantum hesaplamaya kadar doğar.
Şampiyonalar, yeni daha sürdürülebilir malzemeler üretmekten yeni kimyasal formülasyonların modellenmesine kadar endüstriyel süreçleri geliştirmek için AI modelleri oluşturuyor.
Milan'ın politekniğinde matematik mühendisliği okudu ve en başından teorinin uygulamayı karşıladığı alanda çalışmayı seçti. «Matematik gerekli bir durumdur. Her disiplini birlikte tutar, ancak tek başına yeterli değildir. Diğer araçlara ihtiyaç vardır, bunu anlamak için diğer diller ».
2020'de Zürih'teki IBM Rearch'de, kol ve çalıştığı grupta, daha önce hiç görülmemiş bir şey yaptılar: tamamen yapay zeka tarafından kontrol edilen bir kimyasal laboratuvar. Milyonlarca organik kimya patentiyle Chatgpt, Claude, Granit ve diğerleri gibi modelleri konuşmak için doğal dil modellerini eğittiler, bağımsız olarak yeni moleküller yaratabilen bir sistem inşa ettiler.
«Şöyle çalışıyor: Bir ekranda bir molekül çizmek ve özel dil modelleri size nasıl inşa edileceğini, hangi adımların takip edileceğini, hangi adımların izleneceğini anlatıyor. Daha sonra prosedür bir robota aktarılır. Ve bu robot gerçekten yaratıyor. El yazısı formül yok, denklem yok. Sadece kimya dilinde okuyabilen ve yazabilen bir model. Diziler olarak moleküllerle ilgileniyoruz. Sanki model bir cümleyi bir dilden diğerine tercüme etmiş gibi: son üründen başlangıç malzemelerine ».
Bugün Manica, daha sürdürülebilir ürünler üretmek için modeller yaratıyor. “İşbirliği yaptık ve daha sürdürülebilir malzeme ve süreçlerin oluşturulmasını destekleyen teknolojiler geliştirmek için büyük şirketlerle çalışmaya devam ediyoruz: gıda için ambalaj, kimyasal formülasyonlar, dayanıklılığı ve verimliliği artırmak için pil yaşam döngüsünün modellenmesi.
37 yaşında, Novara'dan, fakülte seçimi bilimsel bir lise. «Felsefe, matematik ve tıp arasında kararsızdım çünkü ailem doktor ve bunun için de testi yaptım. Sonra bir profesörün tavsiyesi sayesinde Milano Politeknikinde Matematik Mühendisliği seçtim ». Sayısal sistem simülasyonları yapmak için üç yıl. “Volkanoloji modelleri, baskı süreçleri için modeller, arterlerde kan akışı modelleri üzerinde çalıştım.” Sonra çalışmaya geri dön. IBM'in sponsorluğunda Zürih'te bir doktora takip ediyor. “Bugün yaptığımlara benzer şeyler yaptım, ancak biyolojiye veya hesaplamalı biyolojiye daha fazla uygulandım.” Orada yüksek veritabanı bağlamları için tasarlanmış istatistiksel modeller ve makine öğrenimi kullanmaya başlar. “Genellikle bulmak için birçok kolay verinin bulunduğu alanlarda uygulamalar bulan bu modelleri aldık ve bunu ilk aşamalarda kullanıma hazır verilerin bulunmadığı biyolojik olanlar gibi bağlamlarda uygulamaya çalıştık. Etki çılgınca: kural, denklemler uygulamak zorunda kalmadan çok karmaşık sistemleri tanımlamayı başarıyorlar.”
Onun gibi bir matematikçi için, formüllerden başlayan modeller inşa etmeye alışkın bir dönüm noktasıydı. “Matematik okuduktan sonra her zaman denklemlerden başlayarak modeller yarattım.” Ama orada perspektifi değiştirmeye başladı. Diyerek şöyle devam etti: “Bilime neredeyse Newton yaklaşımı olan eski okuldan verilerden daha rehberli bir yaklaşıma geçtik.”
Kendini açıklamak için basit bir örnek alıyor: «Ciddi bir düşüş. Düştüğünü görüyorsunuz ve söylediğiniz belirli bir nokta: Görünüşe göre ivme olan bir sabit var ve bu kütleye bağlı. Sonra sisteminizi oluşturursunuz: Uygulanan kuvvet, bir değişkenle çarpılan bir sabit olmalıdır: Kütle ».
Sistem basit olana kadar çalışır. Ancak karmaşıklık arttıkça paradigma değişir ve her şeyi modelleyemezsiniz.
Buradan vardiya: “Her şeyi bilmeyi varsaydığım deterministik bir yaklaşımdan, yargıyı askıya aldığınız bir sisteme gittik ve diyorsunuz: Tam olarak kaç değişken olduğunu bilmiyorum, verilerin benimle konuşmasını istiyorum”.
Projelerin çoğu, IBM'in inandığı açık kaynaklı bir yaklaşımla gerçekleştirilir, çünkü en iyi sonuçlar açık topluluktaki işbirlikçi gelişimden elde edilir. “Bir üniversite ortamında olabileceklerine çok benzeyen bir şey yapalım.”
Bilim adamları için harika bir yer.
«Onu özel kılan ilk şey konumdur, çünkü Avrupa'nın en iyi üniversiteleri arasında olduğunu düşündüğüm Zürih'in politekniğine yakınız. Sadece bu değil. En üst düzeydeki diğer akademik gerçeklerle arayüz oluşturma fırsatımız var. Ve sonra Microsoft, Apple, Google, Nvidia, Antropic ve Openai gibi şirketler arasındaki işbirlikleri ile de karakterize edilen süper canlı bir araştırma topluluğu var.
Ve yine: tarihi bir kurum. IBM'in 1956'da Amerika Birleşik Devletleri'nden açıldığı ilk laboratuvardı ve laboratuvara girdiğinizde mükemmellikle dolu bir havayı nefes al. Yapay zeka uzmanları, şifreleme, fizik, kuantum bilgi işlem, moleküler simülasyonlarla tanışabilirsiniz. Bazı Nobel ödülleri burada çalıştı. Kafeterya'ya gidin ve kendinizi karşılaştırmak için 300'den fazla bilim insanıyla tanışın ve proje kontaminasyonu oyunun kurallarını değiştirebilir ».
Matteo Manica, geleceği onu burada görüyor.
«Gerçekten bir etkisi olan bağlamlarda matematiğin yeni uygulamalarını bulmayı umuyorum. Örneğin, en sürdürülebilir endüstrilere geçiş en önemli zorluklardan biridir. Tüketici mallarını, her gün kullandığımız malzemeleri düşünüyorum: Bir üretim sürecini bile optimize edebiliyorsanız, çevre üzerindeki etki çok büyük. Görünmez ama çok derin değişiklikler. Belki yeni bir ilaç gibi haber vermezler, ancak içinde yaşadığımız dünyayı geliştirebilirler. Bunu herkes için sessizce yapıyorlar ».
Bilim adamı ve müzisyen olan Manica, matematiğin müzik tutkusuyla ilgili olduğunu iddia ediyor. «Oynamak için çok zaman harcadım, hala elektrikli bas ve çift basları iyi bir seviyede oynuyorum. Ama aynı zamanda enine flüt olan Contralto Saks'ı da oynadım. Ve müziğin arkasında çok fazla matematik var: canlı ip, ayarlamayı tanımlayan denklemler, uyumun evrimi, Schoenberg'in dodekaphonik sistemleri “. Her zaman merakı açmak için matematiktir.
“Bana şeylere ilgi duymam için kıvılcım verdi. Ve eğer matematik tüm bilimlerin hizmetkarı ve elçisi ise, bas müzikte aynı rol oynar: hiçbir şey yok ve yalnız bir şey söylemek istemiyorlar».
Kariyerinizde hepimize hizmet edebilecek ne öğrendiniz? «En büyük ders, matematiğin zor olmamasıdır. Belki nasıl öğrettiğimizi yeniden düşünmeliyiz. Bir tarifim yok, ama göründüğünden çok daha kolay olduğunu biliyorum. Sadece sabrına ihtiyacınız olduğunu korkutmamalısın. Her şeyde olduğu gibi eğitime ihtiyacımız var. Yaptığım şeyde özel bir şey yok. Çok yanlış, ama ısrar ederse, kendinizi karmaşıklıktan felç etmezseniz, her seferinde bir adım herhangi bir yere gidebilirsiniz “
Kol için IBM Research gibi bir araştırma enstitüsü bile zor değil. «Onur, ödüller, müfredatta yazılanlar önemli değildir. Birini ele geçirdiğimizde, tüm bunların kesinlikle ikincil bir rolü vardır. Bir tahtanın önünde oturuyoruz veya bir sorun yazıyoruz ve birlikte çözmeye çalışıyoruz. Bir insanın nasıl düşündüğünü anladığınız yer burasıdır ».
Yapay zeka bilimin yolunu değiştirecek mi? Bilimsel bir makale yazmaya ve bir keşif yapmaya gelecek mi? «Bilim yapmanın yolunu değiştir, evet. Bugün birçok şey modellerin kendileri tarafından zaten keşfedildi veya önerildi. Ama keşfetmenin ne anlama geldiğini tanımlamalıyız. Bunun için endişem yok. Belki AI bilimsel bir makalenin 10 sayfası yazacak ve bunu bizden daha iyi yapacak, ancak bir fikri tanımlayan 3 mermi noktamız olmadan hiçbir şey yapamaz. Birçok sanayi alanı veya toplum üzerinde büyük bir etkisi olacaktır. Doğru kullanmalıyız. IBM'de belirli bir sorun için boyutlandırılmış modeller kullanıyoruz, fazla maliyetleri veya aşırı tüketimi yok ve uzmanlaşıyor. Çoğu bilgisayarınızda neredeyse kullanılabilir. ABD'li araştırmacılar için yapay zeka süper güçler verecektir. Artan araştırmacılar olacağız … ». Ve belki de, atölyelerin sessizliğinde kendimize yeni sorular sormaya başlayacağız.
Matteo Manica konusu Matematiğine aşık. Uygulandığı sürece. Nobel ve Turing Ödülü Ödüllerinin Çalıştığı Avrupa'nın kalbinde gizlenmiş bir mücevher olan Zürih'teki IBM Araştırmasında kıdemli araştırma bilimcisi e En gelişmiş teknolojiler yapay zekadan kuantum hesaplamaya kadar doğar.
Şampiyonalar, yeni daha sürdürülebilir malzemeler üretmekten yeni kimyasal formülasyonların modellenmesine kadar endüstriyel süreçleri geliştirmek için AI modelleri oluşturuyor.
Milan'ın politekniğinde matematik mühendisliği okudu ve en başından teorinin uygulamayı karşıladığı alanda çalışmayı seçti. «Matematik gerekli bir durumdur. Her disiplini birlikte tutar, ancak tek başına yeterli değildir. Diğer araçlara ihtiyaç vardır, bunu anlamak için diğer diller ».
2020'de Zürih'teki IBM Rearch'de, kol ve çalıştığı grupta, daha önce hiç görülmemiş bir şey yaptılar: tamamen yapay zeka tarafından kontrol edilen bir kimyasal laboratuvar. Milyonlarca organik kimya patentiyle Chatgpt, Claude, Granit ve diğerleri gibi modelleri konuşmak için doğal dil modellerini eğittiler, bağımsız olarak yeni moleküller yaratabilen bir sistem inşa ettiler.
«Şöyle çalışıyor: Bir ekranda bir molekül çizmek ve özel dil modelleri size nasıl inşa edileceğini, hangi adımların takip edileceğini, hangi adımların izleneceğini anlatıyor. Daha sonra prosedür bir robota aktarılır. Ve bu robot gerçekten yaratıyor. El yazısı formül yok, denklem yok. Sadece kimya dilinde okuyabilen ve yazabilen bir model. Diziler olarak moleküllerle ilgileniyoruz. Sanki model bir cümleyi bir dilden diğerine tercüme etmiş gibi: son üründen başlangıç malzemelerine ».
Bugün Manica, daha sürdürülebilir ürünler üretmek için modeller yaratıyor. “İşbirliği yaptık ve daha sürdürülebilir malzeme ve süreçlerin oluşturulmasını destekleyen teknolojiler geliştirmek için büyük şirketlerle çalışmaya devam ediyoruz: gıda için ambalaj, kimyasal formülasyonlar, dayanıklılığı ve verimliliği artırmak için pil yaşam döngüsünün modellenmesi.
37 yaşında, Novara'dan, fakülte seçimi bilimsel bir lise. «Felsefe, matematik ve tıp arasında kararsızdım çünkü ailem doktor ve bunun için de testi yaptım. Sonra bir profesörün tavsiyesi sayesinde Milano Politeknikinde Matematik Mühendisliği seçtim ». Sayısal sistem simülasyonları yapmak için üç yıl. “Volkanoloji modelleri, baskı süreçleri için modeller, arterlerde kan akışı modelleri üzerinde çalıştım.” Sonra çalışmaya geri dön. IBM'in sponsorluğunda Zürih'te bir doktora takip ediyor. “Bugün yaptığımlara benzer şeyler yaptım, ancak biyolojiye veya hesaplamalı biyolojiye daha fazla uygulandım.” Orada yüksek veritabanı bağlamları için tasarlanmış istatistiksel modeller ve makine öğrenimi kullanmaya başlar. “Genellikle bulmak için birçok kolay verinin bulunduğu alanlarda uygulamalar bulan bu modelleri aldık ve bunu ilk aşamalarda kullanıma hazır verilerin bulunmadığı biyolojik olanlar gibi bağlamlarda uygulamaya çalıştık. Etki çılgınca: kural, denklemler uygulamak zorunda kalmadan çok karmaşık sistemleri tanımlamayı başarıyorlar.”
Onun gibi bir matematikçi için, formüllerden başlayan modeller inşa etmeye alışkın bir dönüm noktasıydı. “Matematik okuduktan sonra her zaman denklemlerden başlayarak modeller yarattım.” Ama orada perspektifi değiştirmeye başladı. Diyerek şöyle devam etti: “Bilime neredeyse Newton yaklaşımı olan eski okuldan verilerden daha rehberli bir yaklaşıma geçtik.”
Kendini açıklamak için basit bir örnek alıyor: «Ciddi bir düşüş. Düştüğünü görüyorsunuz ve söylediğiniz belirli bir nokta: Görünüşe göre ivme olan bir sabit var ve bu kütleye bağlı. Sonra sisteminizi oluşturursunuz: Uygulanan kuvvet, bir değişkenle çarpılan bir sabit olmalıdır: Kütle ».
Sistem basit olana kadar çalışır. Ancak karmaşıklık arttıkça paradigma değişir ve her şeyi modelleyemezsiniz.
Buradan vardiya: “Her şeyi bilmeyi varsaydığım deterministik bir yaklaşımdan, yargıyı askıya aldığınız bir sisteme gittik ve diyorsunuz: Tam olarak kaç değişken olduğunu bilmiyorum, verilerin benimle konuşmasını istiyorum”.
Projelerin çoğu, IBM'in inandığı açık kaynaklı bir yaklaşımla gerçekleştirilir, çünkü en iyi sonuçlar açık topluluktaki işbirlikçi gelişimden elde edilir. “Bir üniversite ortamında olabileceklerine çok benzeyen bir şey yapalım.”
Bilim adamları için harika bir yer.
«Onu özel kılan ilk şey konumdur, çünkü Avrupa'nın en iyi üniversiteleri arasında olduğunu düşündüğüm Zürih'in politekniğine yakınız. Sadece bu değil. En üst düzeydeki diğer akademik gerçeklerle arayüz oluşturma fırsatımız var. Ve sonra Microsoft, Apple, Google, Nvidia, Antropic ve Openai gibi şirketler arasındaki işbirlikleri ile de karakterize edilen süper canlı bir araştırma topluluğu var.
Ve yine: tarihi bir kurum. IBM'in 1956'da Amerika Birleşik Devletleri'nden açıldığı ilk laboratuvardı ve laboratuvara girdiğinizde mükemmellikle dolu bir havayı nefes al. Yapay zeka uzmanları, şifreleme, fizik, kuantum bilgi işlem, moleküler simülasyonlarla tanışabilirsiniz. Bazı Nobel ödülleri burada çalıştı. Kafeterya'ya gidin ve kendinizi karşılaştırmak için 300'den fazla bilim insanıyla tanışın ve proje kontaminasyonu oyunun kurallarını değiştirebilir ».
Matteo Manica, geleceği onu burada görüyor.
«Gerçekten bir etkisi olan bağlamlarda matematiğin yeni uygulamalarını bulmayı umuyorum. Örneğin, en sürdürülebilir endüstrilere geçiş en önemli zorluklardan biridir. Tüketici mallarını, her gün kullandığımız malzemeleri düşünüyorum: Bir üretim sürecini bile optimize edebiliyorsanız, çevre üzerindeki etki çok büyük. Görünmez ama çok derin değişiklikler. Belki yeni bir ilaç gibi haber vermezler, ancak içinde yaşadığımız dünyayı geliştirebilirler. Bunu herkes için sessizce yapıyorlar ».
Bilim adamı ve müzisyen olan Manica, matematiğin müzik tutkusuyla ilgili olduğunu iddia ediyor. «Oynamak için çok zaman harcadım, hala elektrikli bas ve çift basları iyi bir seviyede oynuyorum. Ama aynı zamanda enine flüt olan Contralto Saks'ı da oynadım. Ve müziğin arkasında çok fazla matematik var: canlı ip, ayarlamayı tanımlayan denklemler, uyumun evrimi, Schoenberg'in dodekaphonik sistemleri “. Her zaman merakı açmak için matematiktir.
“Bana şeylere ilgi duymam için kıvılcım verdi. Ve eğer matematik tüm bilimlerin hizmetkarı ve elçisi ise, bas müzikte aynı rol oynar: hiçbir şey yok ve yalnız bir şey söylemek istemiyorlar».
Kariyerinizde hepimize hizmet edebilecek ne öğrendiniz? «En büyük ders, matematiğin zor olmamasıdır. Belki nasıl öğrettiğimizi yeniden düşünmeliyiz. Bir tarifim yok, ama göründüğünden çok daha kolay olduğunu biliyorum. Sadece sabrına ihtiyacınız olduğunu korkutmamalısın. Her şeyde olduğu gibi eğitime ihtiyacımız var. Yaptığım şeyde özel bir şey yok. Çok yanlış, ama ısrar ederse, kendinizi karmaşıklıktan felç etmezseniz, her seferinde bir adım herhangi bir yere gidebilirsiniz “
Kol için IBM Research gibi bir araştırma enstitüsü bile zor değil. «Onur, ödüller, müfredatta yazılanlar önemli değildir. Birini ele geçirdiğimizde, tüm bunların kesinlikle ikincil bir rolü vardır. Bir tahtanın önünde oturuyoruz veya bir sorun yazıyoruz ve birlikte çözmeye çalışıyoruz. Bir insanın nasıl düşündüğünü anladığınız yer burasıdır ».
Yapay zeka bilimin yolunu değiştirecek mi? Bilimsel bir makale yazmaya ve bir keşif yapmaya gelecek mi? «Bilim yapmanın yolunu değiştir, evet. Bugün birçok şey modellerin kendileri tarafından zaten keşfedildi veya önerildi. Ama keşfetmenin ne anlama geldiğini tanımlamalıyız. Bunun için endişem yok. Belki AI bilimsel bir makalenin 10 sayfası yazacak ve bunu bizden daha iyi yapacak, ancak bir fikri tanımlayan 3 mermi noktamız olmadan hiçbir şey yapamaz. Birçok sanayi alanı veya toplum üzerinde büyük bir etkisi olacaktır. Doğru kullanmalıyız. IBM'de belirli bir sorun için boyutlandırılmış modeller kullanıyoruz, fazla maliyetleri veya aşırı tüketimi yok ve uzmanlaşıyor. Çoğu bilgisayarınızda neredeyse kullanılabilir. ABD'li araştırmacılar için yapay zeka süper güçler verecektir. Artan araştırmacılar olacağız … ». Ve belki de, atölyelerin sessizliğinde kendimize yeni sorular sormaya başlayacağız.