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Quando perguntado sobre Chatterjee, o porta-voz do Google, Jason Freidenfelds, forneceu uma declaração da empresa confirmando que ele foi “demitido por justa causa”. Freidenfelds também forneceu uma declaração de Zoubin Ghahramani, vice-presidente do Google Analysis, dizendo que “mantemos firmemente nosso padrão de discurso respeitoso entre nossos pesquisadores”. A declaração de Gharamani não mencionou Chatterjee pelo nome.
O episódio se soma a uma série de conflitos internos recentes no Google que sugerem que a cultura livre e centrada no engenheiro que celebrou como uma startup deixou a empresa despreparada para alguns desafios de ser uma multinacional com mais de 100.000 funcionários.
O Google contratou Satrajit Chatterjee em 2018 como pesquisador sênior de aprendizado de máquina. Anteriormente, ele foi vice-presidente sênior do fundo de hedge Two Sigma e também trabalhou na Intel. Quando Chatterjee entrou, Mirhoseini e Goldie já trabalhavam no laboratório de aprendizado de máquina mais importante da empresa, o Google Mind. Chatterjee se juntou a um grupo de pesquisa separado e menor dentro da divisão de pesquisa do Google.
As duas mulheres não trabalharam diretamente com Chatterjee, mas em 2019, afirma o documento interno de Goldie, ele pediu para gerenciar o projeto Morpheus. Depois de ser educadamente recusado, dizem os funcionários, Chatterjee começou a levantar dúvidas sobre o trabalho da dupla com pesquisadores seniores com os quais eles precisavam colaborar ou obter apoio, sugerindo que seu trabalho estava errado ou até mesmo fabricado.
Como funcionário mais sênior, as perguntas de Chatterjee podem ser influentes. Como resultado, dizem os funcionários, outros funcionários seniores às vezes ficaram céticos em relação ao trabalho de Goldie e Miroseini, questionando seus resultados.
O efeito foi transformar o trabalho de Miroseini e Goldie no Google em uma realidade estressante e dividida, afirmam os insiders. Ao mesmo pace em que executam um projeto de sucesso com o apoio dos designers de chips do Google, eles dizem que a dupla teve que fazer um trabalho additional para responder às alegações de que seus resultados estavam errados ou até mesmo falsos.
As equipes de design de chips no Google e em outros lugares geralmente são cautelosas por natureza, porque a fabricação em nanoescala é cara e quaisquer erros em um chip não podem ser corrigidos depois de esculpidos em silício. O Google disse que os TPUs permitiram avanços em sua pesquisa de IA e Serviços, e aluga os chips por meio de sua unidade de nuvem. No entanto, as críticas de Chatterjee a Morpheus continuaram mesmo depois que os líderes de {hardware} do Google decidiram que confiavam nele o suficiente para permitir que ajudasse a projetar a próxima geração de TPUs da empresa.
Em maio de 2021, um funcionário do Google postou em uma lista de e mail interna perguntando se alguém havia aplicado aprendizado de máquina ao design de placas de circuito. Mirhoseini respondeu dizendo que Morfeu poderia ajudar. Mas Chatterjee entrou na conversa para afirmar que as técnicas mais antigas superaram as ferramentas de aprendizado de máquina e que as ferramentas de design de chips disponíveis comercialmente forneceram os melhores resultados.
Jeff Dean, chefe de IA do Google, entrou na discussão para dizer que Morpheus já estava sendo usado para projetar a próxima geração de chips TPU. A tecnologia venceu em extensos testes contra especialistas em chips humanos e ferramentas comerciais de design de chips, disse Dean, ao mesmo pace em que anexou uma apresentação de slides dos resultados.
Dean também se vinculou ao relatório recentemente publicado e revisado por pares da equipe Natureza estudar. Ele informou que o código da equipe Morpheus estabeleceu blocos de circuitos TPU melhor do que os engenheiros do Google usando ferramentas de design de chips comerciais. Os autores não divulgaram os detalhes desses segmentos de chip, dizendo que eram confidenciais para o Google, mas também incluíram resultados para um design de processador de código aberto disponível gratuitamente para qualquer pessoa. Os resultados do artigo foram posteriormente replicados por outra equipe de pesquisa dentro do Google, e o código para os experimentos foi código aberto.
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