| Google DeepMind | |||
|---|---|---|---|
 | |||
 | |||
| Offisielt navn | DeepMind Technologies Limited | ||
| Org.form | Datterselskap | ||
| Bransje | Kunstig intelligens | ||
| Etablert | 2010(London) | ||
| Eier(e) | Google (2014–2015) Alphabet Inc. (2015–) | ||
| Morselskap | Alphabet Inc. (2015–) Google (2014–2015) | ||
| Hovedkontor | London Googleplex | ||
| Land | Storbritannia | ||
| Produkt(er) | AlphaGo AlphaFold AlphaGo Zero Gemini | ||
| Grunnlegger(e) | Shane Legg,Demis Hassabis, Mustafa Suleyman | ||
| Antall ansatte | 10 000[1] | ||
| Nettsted | Offisielt nettsted(en) | ||
 Google DeepMind 51°32′00″N0°07′34″V | |||
Deepmind benyttes i dagligtalen for selskapetGoogle DeepMind ellerDeepMind Technologies Limited. Selskapet er etbritiskkunstig intelligens-selskap grunnlagt avDemis Hassabis,Shane Legg ogMustafa Suleyman i 2010. Selskapet ble kjøpt opp avGoogle i 2014 for over 500 millioner amerikanske dollar. En av Deepminds betingelser for Google var at de skulle opprette et etisk råd for spørsmål knyttet til kunstig intelligens. Selskapet har hovedkontor iLondon, med forskningssentre iUSA,Canada,Frankrike,Tyskland ogSveits.
Formålet med å stifte firmaet var å lage kunstig intelligens (KI) ved hjelp av måter som man laget avanserte dataspill på. De trente KI'en gamle spill fra sytti- og åttitallet, som er relativt primitive sammenlignet med de som er tilgjengelige i dag. KI ble introdusert til ett spill om gangen, uten noen forkunnskaper om reglene utviklet KI seg til å bli ekspert på spillet. I 2014 introduserte Deepmindnevraleturingmaskiner (nevrale nettverk som kan få tilgang til eksternt minne som en konvensjonell turingmaskin). Det skapte overskrifter i 2016 da AlphaGo-programmet sloGo-verdensmesteren Lee Sedol i en kamp med fem spill. Et mer generelt program, AlphaZero, slo de kraftigste programmene som spilte go,sjakk ogshogi etter noen dager med spill mot seg selv ved hjelp avforsterkende læring. Deepmind har siden trent modeller for spilling (MuZero, AlphaStar), for geometri (AlphaGeometry) og for algoritmeoppdagelse (AlphaEvolve, AlphaDev, AlphaTensor).
I 2020 gjorde Deepmind betydelige fremskritt innen problemet medproteinfolding medAlphaFold. Siden gjennombruddet har AlphaFold2 blitt brukt av mer enn to millioner mennesker fra 190 land. Over 200 millioner proteinstrukturer, som representerer så godt som alle kjente proteiner, finnes nå i AlphaFold-databasen. Det var for dette arbeidet Demis Hassabis,David Baker ogJohn M. Jumper fikkNobelprisen i kjemi i 2024. Ved hjelp av AlphaFold2 kan forskere blant annet bedre forståantibiotikaresistens og lagedatagenererte3D-modeller avenzymer som kan bryte nedplast.
Google Deepmind har blitt ansvarlig for utviklingen avGemini (Googles familie av store språkmodeller) og andre generative KI-verktøy, somtekst-til-bilde modellenImagen,tekst-til-video modellenVeo ogtekst-til-musikk modellenLyria.
