De open AI-modellen van Google DeepMind hebben een opvallende mijlpaal bereikt. Gemma is inmiddels meer dan één miljard keer gedownload. Maar achter dat indrukwekkende cijfer schuilt een interessanter verhaal: de technologie duikt ondertussen op in toepassingen die variëren van gezondheidszorg en kankeronderzoek tot satellieten in de ruimte en zelfs onderzoek naar de communicatie van dolfijnen.
|
Inside the Gemmaverse: Celebrating one billion Gemma downloadsA look at the Gemmaverse as Gemma surpasses one billion downloads. |
Van open AI-model naar een wereldwijd ecosysteem
Toen Google DeepMind Gemma introduceerde, was het uitgangspunt relatief eenvoudig: ontwikkelaars moesten krachtige AI-modellen kunnen gebruiken om zelf toepassingen te bouwen, zonder dat alles noodzakelijk in grote clouddatacenters moest draaien.
Die aanpak blijkt aan te slaan. Gemma kan lokaal op apparaten, aan de edge en in gespecialiseerde infrastructuur worden ingezet. In twee jaar tijd publiceerde de ontwikkelaarsgemeenschap bovendien meer dan 100.000 varianten van Gemma-modellen. Rond de technologie is zo een ecosysteem ontstaan dat Google zelf het ‘Gemmaverse’ noemt.
Het aantal downloads is daardoor vooral een indicatie van een bredere ontwikkeling. Open AI-modellen evolueren van experimentele technologie voor ontwikkelaars naar bouwstenen waarmee gespecialiseerde AI-systemen voor bijzonder uiteenlopende sectoren kunnen worden gemaakt.
AI verlaat het datacenter en trekt de ruimte in
Misschien wel het meest spectaculaire voorbeeld bevindt zich letterlijk boven de aarde.
Teams bij onder meer NASA, Satlyt en Starcloud gebruiken Gemma rechtstreeks in een baan om de aarde. De modellen worden er ingezet voor taken zoals beeldanalyse aan boord van satellieten, het efficiënter gebruiken van beperkte downlinkcapaciteit en het routeren van communicatie tussen satellieten.
Dat is belangrijk omdat het een fundamenteel andere manier van werken mogelijk maakt. In plaats van grote hoeveelheden ruwe gegevens eerst naar de aarde te sturen om ze daar te analyseren, kan een deel van de intelligentie zich rechtstreeks aan boord bevinden.
AI schuift daarmee steeds verder naar de plaats waar de gegevens daadwerkelijk ontstaan.
Honderd miljoen mensen en één gezondheidsplatform
Op aarde wordt dezelfde technologie op een totaal andere schaal ingezet.
De Indiase National Health Authority integreerde Gemma 4 en Googles open-source Medical Data Toolkit in Aarogya Setu 2.0. De Android-app telt meer dan 100 miljoen downloads.
Gemma wordt gebruikt om complexe medische rapporten om te zetten naar gestandaardiseerde digitale gegevens. Daardoor kunnen gebruikers hun gezondheidsinformatie gemakkelijker beheren en veilig tussen verschillende zorgverleners delen.
Het voorbeeld illustreert hoe relatief compacte open modellen een rol kunnen spelen in digitale infrastructuur die op nationale schaal wordt gebruikt.
Gemma helpt onderzoekers zoeken naar nieuwe kankerbehandelingen
Nog fundamenteler wordt het verhaal in het medisch onderzoek.
Onderzoekers van Yale en Google ontwikkelden op basis van Gemma het model C2S-Scale, dat de complexe ‘taal’ van afzonderlijke cellen probeert te interpreteren.
Volgens Google leidde het onderzoek tot de ontdekking van een nieuwe therapeutische route voor kanker die vervolgens in levende cellen kon worden geverifieerd. Het bedrijf omschrijft het als de eerste keer dat een AI-systeem een nieuw mechanistisch therapeutisch pad genereerde dat daarna daadwerkelijk in levende cellen werd bevestigd.
Daarmee krijgt generatieve AI een heel andere betekenis dan het schrijven van teksten of genereren van afbeeldingen. Modellen kunnen steeds meer worden aangepast aan zeer specifieke wetenschappelijke domeinen en onderzoekers ondersteunen bij het ontdekken van patronen die anders bijzonder moeilijk te vinden zijn.
MedGemma brengt gespecialiseerde AI naar de gezondheidszorg
Rond Gemma ontstaat ondertussen ook een familie van gespecialiseerde modellen. MedGemma richt zich specifiek op medische toepassingen.
Ontwikkelaars gebruiken de technologie onder meer voor workflowbeheer, communicatie met patiënten en ondersteuning bij diagnostiek en behandeling. Google wijst bijvoorbeeld op toepassingen voor poliklinische triage bij het All India Institute of Medical Sciences en systemen die gezondheidswerkers in landelijke gebieden van Oeganda ondersteunen.
Het toont een belangrijke richting voor de volgende fase van AI: niet noodzakelijk één gigantisch model dat alles probeert te kunnen, maar gespecialiseerde modellen die voor een bepaalde omgeving, sector of taak worden geoptimaliseerd.
En dan zijn er nog de dolfijnen
De veelzijdigheid van Gemma wordt misschien nergens zo duidelijk als onder water.
Google DeepMind werkt samen met Georgia Tech en het Wild Dolphin Project aan DolphinGemma. Dit gespecialiseerde AI-model analyseert complexe geluiden van dolfijnen en probeert te voorspellen welke klanksequenties daarop volgen.
Het onderzoek bevindt zich nog volop in ontwikkeling, maar het laat zien hoe generatieve modellen ook buiten menselijke taal kunnen worden toegepast. Dezelfde onderliggende principes waarmee AI patronen in tekst ontdekt, kunnen onderzoekers helpen patronen te vinden in communicatie tussen dieren.
Plotseling wordt een taalmodel dus een hulpmiddel om een totaal andere vorm van communicatie te onderzoeken.
Meer dan 1.600 projecten voor maatschappelijke problemen
Ook buiten grote onderzoeksinstellingen groeit de gemeenschap rond Gemma. Tijdens een recente Gemma Challenge op Kaggle werden meer dan 1.600 projecten ingediend die AI proberen in te zetten voor concrete maatschappelijke problemen.
Eerdere projecten varieerden volgens Google van AI-assistenten voor mensen met een visuele beperking tot offline onderwijsplatformen voor gebieden waar internetverbindingen beperkt of afwezig zijn.
Juist daar kan het open en relatief flexibel inzetbare karakter van de modellen belangrijk worden. Niet iedere AI-toepassing beschikt immers over een permanente snelle internetverbinding of onbeperkte toegang tot cloudinfrastructuur.
Awesome Gemma moet het Gemmaverse overzichtelijk maken
Met één miljard downloads ontstaat tegelijkertijd een nieuw probleem: hoe vinden ontwikkelaars nog de interessantste toepassingen, aangepaste modellen en hulpmiddelen?
Daarvoor lanceert Google DeepMind Awesome Gemma, een officiële GitHub-repository die als centrale catalogus voor het Gemmaverse moet functioneren. Ontwikkelaars moeten er communityprojecten, fine-tunes, tutorials en ontwikkeltools kunnen ontdekken en delen.
De mijlpaal van één miljard downloads wordt daarmee niet als eindpunt gepresenteerd, maar als startpunt voor een volgende fase.
De echte betekenis van één miljard downloads
Het opvallendste aan Gemma is uiteindelijk niet het miljard zelf. Downloads vertellen weinig over wat technologie daadwerkelijk verandert.
De toepassingen doen dat wel.
Een AI-model dat medische documenten structureert voor miljoenen mensen, wetenschappers ondersteunt bij kankeronderzoek, satellietgegevens verwerkt voordat ze de aarde bereiken en onderzoekers helpt luisteren naar dolfijnen, laat zien hoe breed het toepassingsgebied van generatieve AI inmiddels wordt.
Gemma vertegenwoordigt daarmee een verschuiving die zich steeds duidelijker aftekent: AI verhuist van de chatbot naar de infrastructuur rondom de mens. Soms draait die intelligentie in een smartphone. Soms in een ziekenhuis. Soms onder water. En soms honderden kilometers boven de aarde.
