Компания Discovered Materials играет в игру «Ударь крота» с искусственным интеллектом, чтобы найти более холодные чипы.

Чипы, на которых выполняются задачи искусственного интеллекта, слишком сильно нагреваются: это одна из причин, почему центры обработки данных потребляют так много электроэнергии и нуждаются в системах охлаждения. И, неизбежно, предприниматели обращаются к ИИ для решения проблемы, которую он сам и создал.

Компания Discovered Materials — последняя в своем роде, планирующая использовать рои агентов искусственного интеллекта для поиска новых материалов, которые можно использовать для создания более эффективных интегральных схем. Стартап сообщил о недавнем завершении посевного раунда финансирования в размере 9 миллионов долларов от Lightspeed India Partners после выхода из Y Combinator, а также о привлечении инвестиций от Peak XV Partners и частных инвесторов Пола Грэма, Гокула Раджарама и Тарика Шихипара.

Основатели Адвайт Шридхар и Акаш Рамдас объединили усилия для запуска компании, опираясь на опыт Рамдаса, получившего докторскую степень в области материаловедения в Стэнфорде, и на работу Шридхара над агентами в компаниях Persona AI и Luma Labs.

Эти двое разработали программный конвейер, который использует антропные модели в специально созданной среде для генерации потенциальных материалов, а затем обращается к фундаментальным физическим моделям, которые они обучили, для проведения симуляций, проверяющих, действительно ли материалы-кандидаты представляют интерес.

«Во время своей работы над докторской диссертацией Рамдас делал, возможно, 20 предположений в день», — рассказал Шридхар изданию TechCrunch. «Сейчас мы можем делать тысячи предположений в день, запустив этих агентов круглосуточно в облаке, которые изучают направления исследований, которые он им задает».

Компания Discovered Materials сегодня представила образцы сотен новых материалов, а также свою «лабораторию для поиска новых материалов», предназначенную для отслеживания того, как перспективные модели решают эту задачу.

Такие компании, как MatNex, SandboxAQ и CuspAI, уже запустили аналогичные проекты, но Discovered Materials делает ставку на то, что сосредоточение внимания на тепловых проблемах полупроводниковых материалов — путь к успеху. Стартап заявляет, что уже обнаружил несколько материалов, свойства которых соответствуют свойствам существующих материалов, используемых крупными производителями микросхем, но не может поделиться более подробной информацией о них.

Одна из проблем заключается в инженерном аспекте: если они найдут материал, который может уменьшить тепловыделение или улучшить рассеивание тепла, то его производство в виде микросхемы может оказаться слишком сложным, или же его электрические свойства будут скомпрометированы.

«Это немного похоже на игру в «ударь крота» с атомными структурами», — сказал TechCrunch Хемант Мохапатра, партнер Lightspeed, возглавивший этот раунд финансирования. «Материал полезен в реальном мире только в том случае, если все его свойства сходятся одновременно, что и делает эту задачу поиска действительно интересной».

Мохапатра ожидает, что бизнес по прогнозированию новых веществ станет товаром массового потребления по мере совершенствования моделей. Отличие Discovered Materials заключается в глубоком опыте Рамдаса в этой области и способности управлять лабораторией, которая может быстро проводить эксперименты и проверять перспективные соединения — по его словам, оба основателя уже сделали это с несколькими новыми материалами.

По словам Шридхара, когда будут найдены перспективные кандидаты, компания попытается запатентовать использование этих материалов в графических процессорах или процесс изготовления чипов из этого вещества, предоставляя лицензии производителям микросхем. Он надеется, что в следующем году у них появятся новые материалы, достойные патентования.

Однако, несмотря на весь ажиотаж, мы до сих пор не видели, чтобы какие-либо лекарства или материалы, открытые с помощью ИИ, действительно оказали коммерческое воздействие. Ближе всего к этому, пожалуй, находится препарат Рентеросиб от Insilico Medicine, первое лекарство, разработанное с помощью генеративного ИИ, которое дошло до второй фазы клинических испытаний. Что касается материалов, были найдены многообещающие кандидаты, такие как постоянные магниты без редкоземельных элементов от MatNex или новые полупроводниковые материалы, разработанные Panasonic и Citrine Informatics. Но они еще не были внедрены в коммерческое производство в больших масштабах.

Возможно, эти методы сейчас начинают по-настоящему применяться по мере совершенствования ИИ, но именно поэтому Мохапатра говорит, что, по его мнению, поиск новых кандидатов не является препятствием для развития материаловедения с использованием ИИ; вместо этого, «узким местом является правильная фильтрация и синтез этих материалов».

Хотя Шридхар считает, что уникальные данные и опыт Discovered Materials помогут стартапу конкурировать с крупными, обладающими большими финансовыми ресурсами передовыми лабораториями, он признал, что в реальности «многое будет связано с непосредственным проведением лабораторных исследований и изготовлением образцов. И этот процесс нельзя ускорить».

Источник: techcrunch.com