Chips koji pokreću AI radne opterećenja previše su vrući: To je jedan od razloga zašto data centri troše toliko električne energije i zahtijevaju sustave hlađenja. Poduzetnici se neizbježno okreću AI-u kako bi riješili problem koji su sami stvorili.
Discovered Materials je najnoviji startup s planovima za korištenje jata AI agenata u potrazi za novim materijalima koji bi mogli biti korišteni za izradu učinkovitijih integriranih krugova. Startup je nedavno zatvorio rundi financiranja od 9 milijuna dolara od Lightspeed India Partners nakon izlaska iz Y Combinatora, uz investicije Peak XV Partners i poslovnih anđela Paula Grahama, Gokula Rajarama i Thariqa Shihipara.
Osnivači Advaith Sridhar i Akash Ramdas udružili su se kako bi pokrenuli tvrtku, oslanjajući se na Ramdasovo iskustvo stjecanja doktorata iz znanosti o materijalima na Stanfordu i Sridharov rad na agentima u Persona AI i Luma Labs.
Njih dvojica su stvorili softverski sustav koji koristi Anthropic modele u prilagođenom okviru za generiranje materijalnih prijedloga, a zatim se oslanjaju na temeljne fizičke modele koje su obučili za izvođenje simulacija koje provjeravaju jesu li kandidati materijali zapravo zanimljivi.
“[Ramdas] je možda radio 20 pokušaja dnevno tijekom svog doktorata,” rekao je Sridhar za TechCrunch. “Sada možemo napraviti tisuće pokušaja dnevno zahvaljujući tim agentima koji rade 24/7 u oblaku, istražujući istraživačke smjerove koje im daje.”
Discovered Materials je danas objavio primjere stotina novih materijala, kao i svoj “Material Discovery Bench”, koji je dizajniran za praćenje kako napredni modeli rješavaju ovaj izazov.
Tvrtke poput MatNex, SandboxAQ i CuspAI pokrenule su slične inicijative, ali Discovered Materials se kladi da je fokus na termalne probleme materijala poluvodiča put do uspjeha. Startup tvrdi da je već otkrio nekoliko materijala koji odgovaraju svojstvima postojećih materijala koje koriste veliki proizvođači čipova, ali ne može podijeliti više detalja o njima.
Jedan od izazova je inženjerski trade-space: Ako pronađu materijal koji bi mogao smanjiti generaciju topline ili poboljšati disipaciju, moglo bi biti preteško zapravo proizvesti čip od njega, ili su mu električna svojstva kompromitirana.
“To je pomalo kao igra ‘udri moles’ s atomskim strukturama,” rekao je Hemant Mohapatra, partner iz Lightspeeda koji je vodio ovu rundu, za TechCrunch. “Materijal je samo koristan u stvarnom svijetu ako se svi faktori istovremeno poklope, što ovo čini stvarno zanimljivim problemom pretraživanja.”
Mohapatra očekuje da će poslovanje predikcije novih tvari biti komodificirano kako se modeli nastavljaju poboljšavati. Razlika s Discovered Materials je Ramdasovo duboko iskustvo u ovom području, te sposobnost vođenja laboratorija koji može brzo eksperimentirati i validirati kandidate — nešto što kaže da su dvojica osnivača već učinili s nekoliko novih materijala.
