Nuo jaunystės Miles Cranmer buvo sužavėtas fizika. Jo senelis, fizikos profesorius Toronte, suteikė jam knygų šia tema, o tėvai vesdavo jį į universiteto atvirų durų dienas Pietų Ontarijuje, Kanada, išskiriant Perimetrą, Teorinės fizikos institutą. "Prisimenu, kad kai buvau labai jaunas, kažkas kalbėjo apie begalybę, ir tai mane sužavėjo, " - pasakojo Cranmer. Baigęs vidurinę mokyklą, jis atliko praktiką Kvantinės kompiuterijos institute Vandermonto universitete, apibūdindamas tai kaip "geriausią vasarą mano gyvenime iki to laiko. " Ši patirtis privertė jį siekti bakalauro laipsnio fizikoje McGill universitete. Vieną vakarą, antraisiais studijų metais, 19-metis Cranmer atrado interviu su žinomu teoriniu fiziku Lee Smolinu žurnale Scientific American. Smolinas teigė, kad kvantinės teorijos ir reliatyvumo suderinimas užtruks "generacijas. " "Tai tiesiog sukėlė kažką mano galvoje, " - sakė Cranmer.

"Aš to nepriimu - tai turi įvykti greičiau. " Jam svarbiausias dalykas, norint pagreitinti mokslinį pažangą, buvo dirbtinis intelektas. "Tą naktį aš nusprendžiau: 'Turime įgyvendinti dirbtinį intelektą mokslui. '" Jis pradėjo nagrinėti mašininį mokymąsi, galiausiai integruodamas jį į savo doktorantūros tyrimus astrofizikoje Prinstono universitete. Praėjus beveik dešimtmečiui, Cranmer'as, dabar dirbantis Kembridžo universitete, stebėjo, kaip dirbtinis intelektas pradeda revoliucionuoti mokslą, nors ne tiek, kiek jis įsivaizduoja. Nors vieno tikslo sistemos, tokios kaip AlphaFold, gali generuoti mokslinius prognozes nepaprastai tiksliai, tyrėjai vis dar neturi "pagrindinių modelių", pritaikytų bendram moksliniam atradimui. Šie modeliai veiktų panašiai kaip moksliškai tikslus ChatGPT variantas, gebantis kurti simuliacijas ir prognozes įvairiose tyrimų srityse. 2023 metais Cranmer ir daugiau nei dvi dešimtys mokslininkų inicijavo Polimatinio AI iniciatyvą, kuria siekiama sukurti šiuos pagrindinius modelius.