Discovered Materials играе на AI „Удари къртицата“, за да търси по-хладни чипове

Чиповете, които изпълняват задачи с изкуствен интелект, са прекалено горещи: това е една от причините центровете за данни да консумират толкова много електроенергия и да изискват охладителни системи. И неизбежно предприемачите се обръщат към изкуствения интелект, за да решат проблема, който той е създал.

Discovered Materials е най-новата компания в тази област, с планове да използва рояци от агенти с изкуствен интелект, за да открива нови материали, които могат да се използват за изграждането на по-ефективни интегрални схеми. Стартъпът заяви, че наскоро е приключил начален инвестиционен рунд на стойност 9 милиона долара, воден от Lightspeed India Partners, след като е излязъл от Y Combinator, с инвестиции от Peak XV Partners и бизнес ангелите Пол Греъм, Гокул Раджарам и Тарик Шихипар.

Основателите Адвайт Шридхар и Акаш Рамдас се обединиха, за да стартират компанията, като се опират на опита на Рамдас, придобит по време на докторантурата му по материалознание в Станфорд, и на работата на Шридхар върху агенти в Persona AI и Luma Labs.

Двамата са създали софтуерен конвейер, който използва модели на Anthropic в специално разработена среда, за да генерира идеи за материали, а след това се обръща към фундаментални физични модели, които са обучили, за да изпълнява симулации и да проверява дали кандидат-материалите действително представляват интерес.

„[Рамдас] правеше може би по 20 предположения на ден по време на докторантурата си“, каза Шридхар пред TechCrunch. „Сега можем да правим хиляди предположения на ден, като оставяме тези агенти да работят денонощно в облака и да изследват научни направления, които той им задава.“

Днес Discovered Materials представи примери за стотици нови материали, както и своя „Material Discovery Bench“, предназначен да проследява как водещите модели се справят с това предизвикателство.

Компании като MatNex, SandboxAQ и CuspAI вече стартираха подобни инициативи, но Discovered Materials залага на това, че фокусът изцяло върху термичните проблеми на полупроводниковите материали е пътят към успеха. Стартъпът твърди, че вече е открил няколко материала, които съответстват на свойствата на съществуващи материали, използвани от големи производители на чипове, но не може да сподели повече подробности за тях.

Едно от предизвикателствата е инженерният компромис: ако открият материал, който може да намали генерирането на топлина или да подобри разсейването ѝ, той може да се окаже прекалено труден за реалното производство на чипове от него или електрическите му свойства да бъдат влошени.

„Това е нещо като игра на „удари къртицата“ с атомни структури“, каза пред TechCrunch Хемант Мохапатра, партньорът в Lightspeed, който ръководи този инвестиционен рунд. „Материалът е полезен в реалния свят само ако всички тези характеристики се съчетаят едновременно, което превръща това в наистина интересна задача за търсене.“

Мохапатра очаква бизнесът с предвиждането на нови вещества да се превърне в стока, тъй като моделите продължават да се усъвършенстват. Разликата при Discovered Materials се състои в задълбочения опит на Рамдас в тази област и във възможността да управлява лаборатория, която бързо да експериментира и валидира кандидатите — нещо, което, по думите му, двамата основатели вече са направили с няколко нови материала.

Когато открият ценни кандидати, Шридхар казва, че компанията ще се опита да патентова използването на материалите в графични процесори или процеса, чрез който от веществото могат да се произвеждат чипове, и да ги лицензира на производители на чипове. Той се надява, че през следващата година ще разполагат с нови материали, които си струва да бъдат патентовани.

Въпреки цялото вълнение обаче все още не сме видели лекарства или материали, открити от изкуствен интелект, които действително да са оказали търговско въздействие. Най-близкият пример може би е Renterosib на Insilico Medicine — първото лекарство, открито с помощта на генеративен изкуствен интелект, което достигна до клинично изпитване във фаза II. В областта на материалите са открити обещаващи кандидати, като постоянните магнити без редкоземни елементи на MatNex или новите полупроводникови материали, разработени от Panasonic и Citrine Informatics. Но те все още не са внедрени в търговски мащаб.

Тези техники може би навлизат в своя разцвет с продължаващото усъвършенстване на изкуствения интелект, но това е една от причините Мохапатра да казва, че не вярва откриването на повече кандидати да е пречката пред материалознанието с изкуствен интелект; вместо това „правилното им филтриране и синтезирането им са тесните места“.

Макар Шридхар да вярва, че уникалните данни и експертният опит на Discovered Materials ще помогнат на стартъпа да се конкурира с добре финансираните водещи лаборатории, той признава, че реалността е, че „голяма част от това ще включва действително влизане във влажни лаборатории и също така изработване на неща. А този процес не може да бъде ускорен.“