Stanhope lève 2,3 millions de livres sterling pour l'IA qui apprend aux machines à « prendre des décisions semblables à celles des humains »

Stanhope AI – une entreprise qui applique des décennies de recherche en neurosciences pour entraîner des machines à prendre des décisions semblables à celles des humains dans le monde réel – a levé 2,3 millions de livres sterling de financement de démarrage dirigé par le Fonds technologique de l'UCL.

Creator Fund a également participé, aux côtés de MMC Ventures, Moonfire Ventures et Rockmount Capital et de principaux investisseurs providentiels.

Stanhope AI a été fondée en tant que spin-off de l'University College London, soutenue par UCL Business, par trois des plus grands noms de la recherche en neurosciences et en IA – la PDG, la professeure Rosalyn Moran (ancienne directrice adjointe du Royal Institute of Artificial Intelligence), le directeur Carl Friston, professeur à l'Institut de neurologie UCL Queen Square et conseiller technique Dr Biswa Sengupta (MD de l'IA et des produits Cloud chez JP Morgan Chase).

Utilisant les principes clés des neurosciences et les appliquant à l’intelligence artificielle et aux mathématiques, Stanhope AI est à l’avant-garde d’une nouvelle génération de technologie d’intelligence artificielle connue sous le nom d’intelligence artificielle « agentique ». L’équipe a construit des algorithmes qui, comme le cerveau humain, essaient toujours de deviner ce qui va se passer ensuite ; apprendre de tout écart entre les événements prévus et réels afin de mettre constamment à jour leurs « modèles internes du monde ». Au lieu de former des LLM massifs pour qu'ils prennent des décisions basées sur des données visibles, les modèles d'IA basés sur des agents de Stanhope sont responsables de leur propre apprentissage. Ils décodent de manière autonome leur environnement, reconstruisent et affinent leurs « modèles du monde » à l'aide de données en temps réel qui leur sont transmises en continu via des capteurs embarqués.

Développement de l'intelligence artificielle agente

Cette approche, ainsi que la technologie Stanhope AI, sont basées sur le principe neuroscientifique de l'inférence active – l'idée selon laquelle notre cerveau, afin de minimiser l'énergie libre, fait constamment des prédictions sur les données sensorielles entrantes qui nous entourent. À mesure que ces données changent, notre cerveau adapte et met à jour nos prédictions en réponse pour recadrer et affiner notre vision du monde.

Ceci est très différent des méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique utilisées pour former des systèmes d’IA modernes tels que LLM. Les modèles d'aujourd'hui ne peuvent fonctionner que dans le cadre de la formation qu'ils reçoivent et ne peuvent prendre des décisions que sur la base des informations dont ils disposent. Ils ne peuvent pas apprendre au fur et à mesure. Ils nécessitent une puissance de calcul et une énergie considérables pour apprendre et fonctionner, ainsi que d’énormes volumes de données visibles.

En revanche, les modèles d'inférence active de Stanhope AI sont véritablement autonomes. Ils peuvent constamment reconstruire et affiner leurs prévisions. L'incertitude est minimisée par défaut, éliminant le risque d'halluciner ce que l'IA croit être vrai, ce qui fait évoluer les modèles uniques de Stanhope vers un raisonnement et une prise de décision de type humain. De plus, en réduisant considérablement la taille et l'énergie nécessaires au fonctionnement des modèles et des machines, les modèles Stanhope AI peuvent fonctionner sur de petits appareils tels que des drones, etc.

"L'idée la plus complète depuis la sélection naturelle"

L'approche Stanhope AI a été rendue possible grâce à des recherches approfondies menées par son équipe fondatrice sur les principes neuroscientifiques de l'inférence active ainsi que sur l'énergie libre. Le professeur Freeston, neuroscientifique de renommée mondiale à l'UCLA, dont les travaux ont été cités deux fois plus souvent qu'Albert Einstein, est l'inventeur du principe de la théorie de l'énergie libre.

La théorie principale de Friston se concentre sur la manière dont notre cerveau minimise la surprise et l'incertitude. Elle explique que tous les êtres vivants cherchent à minimiser l’énergie libre, et donc l’énergie nécessaire pour prédire et percevoir le monde. Le principe de la théorie de l’énergie libre a été décrit comme « l’idée la plus complète depuis la théorie de la sélection naturelle ». L'inférence active fait partie de cette théorie pour expliquer le processus utilisé par notre cerveau pour minimiser cette énergie. Cette idée éclaire les travaux de Stanhope AI, dirigés par le professeur Moran, expert en inférence active et son application grâce à l'intelligence artificielle ; et le Dr Biswa Sengupta, dont les recherches doctorales se sont concentrées sur les systèmes dynamiques, l'optimisation et l'efficacité énergétique à l'Université de Cambridge. Application dans le monde réel À court terme, la technologie est testée avec des drones de messagerie et des véhicules autonomes utilisés par des partenaires, notamment l'Agence fédérale allemande pour l'innovation révolutionnaire et la Royal Navy. À long terme, cette technologie est extrêmement prometteuse dans les domaines de la fabrication, de la robotique industrielle et de l’intelligence artificielle incarnée. L’investissement sera utilisé pour poursuivre le développement par l’entreprise de modèles d’agents d’intelligence artificielle et pour l’application pratique de ses recherches. Le professeur Rosaleen Moran, PDG et co-fondatrice de Stanhope AI, a déclaré : « Notre mission chez Stanhope AI est de combler le fossé entre les neurosciences et l'intelligence artificielle, en créant une nouvelle génération de systèmes d'intelligence artificielle capables de penser, de s'adapter et de prendre des décisions comme les humains. . Nous pensons que cette technologie transformera les capacités de l’IA et de la robotique et les rendra plus efficaces dans des scénarios réels. Nous croyons aux mathématiques et nous sommes ravis de bénéficier du soutien d’investisseurs comme l’UCL Technology Fund qui comprennent profondément la science derrière cette technologie et leur soutien sera essentiel dans notre démarche visant à révolutionner la technologie de l’IA.

David Grimm, associé de l'UCL Technology Fund, a déclaré : « Les start-ups d'intelligence artificielle sont peut-être parmi les investissements les plus en vogue à l'heure actuelle, mais rares sont celles qui possèdent l'ampleur et la profondeur du savoir-faire scientifique et technique dont dispose l'équipe Stanhope AI. Il est emblématique de leur approche unique, qui combine les connaissances des neurosciences avec l’intelligence artificielle avancée, offrant ainsi une opportunité révolutionnaire de faire progresser le domaine et de résoudre certains des problèmes les plus difficiles de l’IA aujourd’hui. Nous avons hâte de voir ce que cette équipe peut accomplir. »

Marina Santilli, directrice d'UCL Business, a ajouté : « La promesse offerte par l'approche Stanhope AI de l'intelligence artificielle est extrêmement excitante, offrant l'espoir de modèles puissants mais économes en énergie. L'UCLB est ravie de pouvoir soutenir la création d'une entreprise fondée sur des décennies de recherche fondamentale à l'UCL dirigée par le professeur Friston développant le principe de l'énergie libre.