De la o vârstă fragedă, Miles Cranmer a fost captivat de fizică. Bunicul său, profesor de fizică la Universitatea din Toronto, i-a oferit cărți pe această temă, în timp ce părinții l-au dus la zilele porților deschise ale universităților din sudul Ontario, Canada, cu Institutul Perimeter pentru Fizica Teoretică fiind un punct de mare interes. „Îmi amintesc că cineva discuta despre infinit când eram foarte mic și m-a fascinato”, a împărtășit Cranmer. În timpul liceului, a făcut un stagiu la Institutul pentru Fizica Quantica de la Universitatea Waterloo, descriind-o ca „cea mai bună vară din viața mea de până atunci”. Această experiență l-a determinat să urmeze o diplomă de licență în fizică la Universitatea McGill. Într-o seară din anul doi, Cranmer, în vârstă de 19 ani, a dat peste un interviu cu renumitul fizician teoretician Lee Smolin în Scientific American. Smolin a afirmat că reconcilierea teoriei cuantice și a relativității ar necesita „generații”.

„Asta a declanșat ceva în mintea mea, ” a remarcat Cranmer. „Nu pot accepta asta — trebuie să se întâmple mai repede. ” Pentru el, cheia accelerării progresului științific stătea în inteligența artificială. „În acea noapte, am concluzionat: ‘Trebuie să implementăm IA pentru știință. ’” A început să exploreze învățarea automată, integrându-o în cercetarea sa doctorală în astrofizică la Universitatea Princeton. Peste aproape un deceniu, Cranmer, acum la Universitatea din Cambridge, a fost martor la începutul revoluției inteligenței artificiale în știință, deși nu într-o măsură pe care o imaginează el. În timp ce sistemele destinate unui singur scop, cum ar fi AlphaFold, pot produce predicții științifice cu o acuratețe remarcabilă, cercetătorii încă nu dispun de „modele fundamentale” adaptate pentru descoperiri științifice generale. Aceste modele ar funcționa similar cu o versiune științifică precisă a ChatGPT, fiind capabile să genereze simulări și predicții în diverse domenii de cercetare. În 2023, Cranmer și peste douăzeci de oameni de știință au lansat inițiativa Polymathic AI, destinată dezvoltării acestor modele fundamentale.