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La startup britannica Inherent, fondato da ex dipendenti di Google DeepMind, ha presentato l'agente IA Faraday, capace di verificare autonomamente l'affidabilità delle pubblicazioni scientifiche. Secondo TechCrunch, Inherent ha raccolto 50 milioni di dollari in una fase iniziale di investimenti. Faraday, basato su un modello con 27 miliardi di parametri, ha superato modelli più grandi come Anthropic e OpenAI.
Il startup britannico Inherent, fondato da ex dipendenti di Google DeepMind, ha presentato l’agente IA Faraday, in grado di verificare autonomamente l’affidabilità delle pubblicazioni scientifiche. Gli sviluppatori hanno affermato che il sistema ha superato significativamente modelli più grandi come Anthropic e OpenAI, nonostante l’uso di soli 27 miliardi di parametri.
Secondo TechCrunch, Inherent è uscito dalla modalità segreta (Stealth mode) solo poche settimane fa, riuscendo contemporaneamente a raccogliere 50 milioni di dollari in una fase iniziale di raccolta di investimenti, e ora ha rivelato i primi dettagli della sua sviluppo.
La startup afferma che Faraday è in grado di riprodurre autonomamente le conclusioni di ricerche scientifiche già pubblicate, senza suggerimenti preliminari. Il co-fondatore e chief scientific officer di Inherent, Edward Hughes, ha osservato che un lavoro simile serve come preparazione standard anche per le persone: molti dottorandi iniziano la loro carriera scientifica proprio ripetendo ricerche già condotte.
Nei test interni, Faraday è stato confrontato con Claude Opus 4.8 di Anthropic e GPT-5.5 di OpenAI. L’agente di Inherent funziona su una modello relativamente piccolo, Qwen 3.6 con 27 miliardi di parametri, mentre i concorrenti erano modelli avanzati significativamente più grandi. Gli sviluppatori hanno valutato non solo la capacità del sistema di ottenere i risultati del lavoro originale, ma anche il cosiddetto «istinto da ricercatore» – la capacità di determinare autonomamente quali esperimenti abbia senso condurre e come organizzarli al meglio. Hughes ha sottolineato che per il team è stato più importante del semplice superare i concorrenti il metodo che ha permesso di ottenere tali risultati.
Per addestrare Faraday, gli sviluppatori hanno scelto il metodo di apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning, RL), in cui il sistema riceve un premio per un risultato di successo, piuttosto che seguire regole rigide predefinite. Secondo Hughes, l’obiettivo finale di Inherent è creare un ricercatore IA in grado non solo di verificare le conclusioni esistenti, ma di ottenere nuove conoscenze scientifiche. La startup non cerca di creare tutti gli strumenti necessari da solo. Ad esempio, per la programmazione di Faraday si utilizza GPT-5.5 Codex di OpenAI. Anche questo approccio in Inherent viene paragonato al lavoro dei ricercatori tradizionali, che utilizzano software già esistente invece di sviluppare ogni strumento da zero.
Attualmente, la startup è composto da circa 12 dipendenti che lavorano nel grande quartiere londinese di King’s Cross, e entro la fine dell’anno il personale dovrebbe essere aumentato a circa 20-25 persone. Hughes ha definito questa zona un luogo adatto per l’azienda grazie all’alta concentrazione di specialisti nel campo dell’IA, ma ha criticato al contempo la pratica britannica diffusa del Garden leave, che consiste nel vietare a un dipendente dimissionario di passare ai concorrenti o di fondare la propria azienda per diversi mesi. Il dirigente ha raccontato di essersi imbattuto in tale restrizione prima di creare Inherent insieme ad altri ex dipendenti di Google DeepMind.
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