"Adimen artifizialaren adopzioak hazten jarraituko du, baina benetako eskala-jauzia eraginkorragoa izatearen araberakoa izango da"

Nola sortu zen Multiverse Computing proiektua?

Multiverse Computing 2019an sortu zen, lau fundatzaileren eskutik (Román Orús, Alfonso Rubio-Manzanares, Sam Mugel eta ni neu), Whatsapp talde batean ideia argi batekin bat egin genuelako: teknologia kuantikoa industria arazo errealetara eramatea.

Hasieratik, konpainia oso orientazio praktikoarekin eraikitzen da, ikerketarik aurreratuena enpresa-inguruneetan erabil eta neur daitekeen softwarea izan dadin. Lehen etapa hartan, finantza-sektorean egon zen fokua, non optimizatzeko eta erabakiak hartzeko erronkek eragina argi kuantifikatzeko aukera ematen duten, bai kalkulu-denborak murriztean, bai eraginkortasun operatiboan, bai errendimendua hobetzean.

Ondoren, beste sektore-proiektu batzuetan (energia, manufaktura edo defentsa) garatutako software kuantikoa aplikatu zen, proiektu industrial batean kuantikan oinarritutako gure teknologia aplikatu ahal izan zen arte, AA ereduak konprimatzeko.

Zer arlotan lan egiten duzue gaur egun eta zer irtenbide eskaintzen duzue?

Gaur egun, Multiverse Computing-en jarduera adimen artifizial aurreratuaren adopzio masiboaren lepo nagusietako bat ebaztean oinarritzen da: tamaina handiko modeloak, bereziki fundazio-ereduak eta hizkuntza-ereduak, exekutatzeak dakarren kostua, latentzia eta energia-kontsumoa. Praktikan, erakunde askok argi dute AAren balioa, baina azpiegitura-mugak, aurrekontu gero eta handiagoak, pribatutasun-baldintzak, erregulazio-murrizketak edo hardwarea mugatua den inguruneetan hedatzeko beharrak dituzte.

Erronka horri erantzuteko, konprimatuak eta AA ereduak optimizatzen ditugu CompactifAI erabiliz: gure konpresio-plataforma eredu arinagoak eta eramangarriagoak egiteko errendimendua mantenduz. Horri esker, enpresek open source ereduak har ditzakete bertsio optimizatuetan, eta beren errealitatearekin hobekien egokitzen den ingurunean zabal ditzakete, dela hodeian, dela datu-zentro propioetan, dela edge agertokietan eta gailuetan. Proposamen honen balio nagusia da AA bideragarri egitea lehen debekuz garestia edo konplexua zen tokian, ereduaren tamaina nabarmen murriztuz, inferentzia-kostua jaitsiz eta eguneroko eragiketari lotutako energia-kontsumoa murriztuz. Gainera, tokiko edo perimetroko hedapenak gaituta, funtsezko elementuak indartzen dira sektore askorentzat, hala nola subiranotasun teknologikoa, datuaren kontrola eta araudia betetzea.

Zein unetan gurutzatzen dira bideak MONDRAGONekin eta kooperatibekin, eta nolakoa izan da enpresaren ibilbidea ordutik?

MONDRAGON ekosistemarekiko lotura sendotu egin zen Multiverse Computing-en pre-seed inbertsio errondan, inguruko erakundeak inbertitzaile eta bazkide teknologiko gisa sartu zirenean, 2020an MONDRAGONen parte-hartzea eta Ikerlan eta LKS Next kooperatiben inplikazioa nabarmenduz. Gainera, proiektu komertzialetan ere lan egin dugu elkarrekin.

Zer helburu ematen ari zaio lortutako finantzaketari?

Oro har, finantzaketa CompactifAI eskalatzera bideratzen da, funtsezko plataforma teknologiko gisa, adimen artifizialeko eredu konprimitu eta eraginkorren onarpen globala azkartuz. Horren barruan sartzen dira open source eredu optimizatuen katalogoa zabaltzea, errendimendua etengabe hobetzea eta teknologia hainbat sektoretan aplikatzea, bai eta nazioartean bazkide teknologiko eta industrialekin banatzeko, integratzeko eta aliantza estrategikoak egiteko gaitasunak indartzea ere.

Berriki lortutako lorpen hauek aipa ditzakegu:

Nola aurkezten da etorkizuna epe ertain-luzera Multiverse Computing-erako?

Epe ertain eta luzera, Multiverse Computing-en etorkizuna tesi sinple baten gainean eraikitzen da: AAren adopzioak hazten jarraituko du, baina benetako eskala-jauzia eraginkorragoa izatearen araberakoa izango da. Agertoki horretan, ereduak konprimitzeko eta optimizatzeko erreferente gisa finkatu nahi dugu, erakundeek AA aurreratua kostu txikiagoekin, energia-kontsumo txikiagoarekin eta hedapen-malgutasun handiagoarekin gauza dezaten gaituz.

Hazkundea hainbat azpiegituratara eredu optimizatuak eramateko gaitasunak bultzatuko du, hodeitik hasi eta tokiko inguruneetara eta edgeraino, gero eta garrantzitsuagoak diren pribatutasun-, latentzia-, subiranotasun- eta betetze-beharrei erantzunez. Aldi berean, enpresak aliantzak eta nazioarteko presentzia zabaltzea bilatuko du, eta enpresa-ekosistema teknologikoan integratuko da, optimizazioa gehigarri bat izan ez dadin, baizik eta urrats natural bat ereduak ekoizteko bidean.

Azken batean, helburua eraginkortasun-geruza bat izatea da, AA aurreratua modu jasangarrian, operatiboan eta ekonomikoki bideragarria izatea ahalbidetuko duena.