Según se informa, la startup de inteligencia synthetic SandboxAQ está planeando una recaudación de fondos que valoraría a la empresa en 5 mil millones de dólares.
La compañía, que se escindió de la empresa matriz de Google, Alphabet, está en conversaciones con posibles inversores sobre la ronda de financiación de acciones, informó Bloomberg el viernes (18 de octubre), citando fuentes anónimas.
SandboxAQ, que desarrolla servicios de inteligencia synthetic y ciberseguridad, dijo hace dos años que recaudó 500 millones de dólares sin revelar una valoración, según el informe. La tecnología de la empresa combina IA y física cuántica, entrenando su IA utilizando grandes datos numéricos, en lugar de lenguaje, como funcionan los chatbots como ChatGPT.
La mayor de las tres unidades de negocios de la compañía fabrica software program de simulación basado en inteligencia synthetic y algoritmos cuánticos para acelerar el descubrimiento de fármacos y desarrollar nuevas químicas para productos mejorados como las baterías, según el informe.
PYMNTS exploró los esfuerzos de la compañía a principios de este año en una entrevista con Chris Hume, director senior de operaciones comerciales de SandboxAQ.
“El mundo físico está definido por la mecánica cuántica”, dijo. “Cuanto más eficazmente podamos comprender esas interacciones y luego modelarlas, más eficiente y efectivamente podremos construir modelos predictivos. Con los algoritmos que estamos desarrollando combinados con el {hardware} informático clásico disponible hoy en día, se pueden construir mejores modelos predictivos, y esa es la parte emocionante. Y esa es la oportunidad que tenemos entre manos”.
En otras noticias sobre IA, PYMNTS escribió el viernes sobre una investigación en Apple que arroja dudas sobre las capacidades matemáticas de los grandes modelos de lenguaje, lo que a su vez desafía la thought de que la IA está al borde de un razonamiento comparable al humano.
“Cualquier aplicación del mundo actual que requiera un razonamiento del tipo que pueda verificarse definitivamente (o no) es básicamente imposible que un LLM lo haga bien con algún grado de coherencia”, dijo a PYMNTS Selmer Bringsjord, profesor del Instituto Politécnico Rensselaer, mientras haciendo una distinción entre la IA y la informática tradicional.
“Lo que una calculadora puede hacer en su teléfono inteligente es algo que un LLM no puede hacer, porque si alguien realmente quisiera asegurarse de que el resultado de un cálculo que solicitó desde su iPhone sea correcto, sería posible, en última instancia e invariablemente, que Apple verifique o falsifique ese resultado”, dijo.
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