Стартап Periodic Labs, основанный бывшими исследователями OpenAI и DeepMind, вышел из режима «стелс», объявив о привлечении $300 миллионов инвестиций на этапе seed. К финансированию присоединились ведущие игроки технологической индустрии, среди которых Andreessen Horowitz, DST, Nvidia, Accel, Элад Гил, Джефф Дин, Эрик Шмидт и Джефф Безос.
Об этом сообщает ProIT
Основатели и команда: опыт в искусственном интеллекте и материаловедении
Periodic Labs создали Экин Догуш Чубук и Лиам Федус. Чубук руководил командой материалов и химии в Google Brain и DeepMind, где одним из его проектов был AI-инструмент GNoME. В 2023 году эта система открыла более 2 миллионов новых кристаллов, которые, как ожидается, могут стать основой для новых технологических прорывов.
Лиам Федус ранее занимал должность вице-президента по исследованиям в OpenAI, был одним из создателей ChatGPT и возглавлял команду, разработавшую первую нейронную сеть с триллионом параметров. В составе небольшой команды стартапа также работают исследователи, которые принимали участие в создании таких проектов, как агент Operator от OpenAI и Microsoft MatterGen — LLM для открытия новых материалов.
Цель: создание автономных лабораторий и открытие новых материалов
Главная цель Periodic Labs — полная автоматизация научных открытий благодаря созданию «AI-ученых». Компания планирует организовать лаборатории, в которых роботы будут выполнять физические эксперименты, собирая и анализируя данные, чтобы постепенно совершенствовать свои подходы.
Первый амбициозный проект стартапа — разработка новых сверхпроводников, которые потенциально превзойдут существующие по эффективности и энергоэкономии. Кроме того, команда стремится открыть другие инновационные материалы.
Еще одной важной задачей является накопление уникальных данных о физическом мире, которые будут генерироваться AI-учеными в ходе экспериментов с различными веществами и материалами. Это позволит постоянно совершенствовать модели искусственного интеллекта на основе свежей, неинтернетной информации.
“До сих пор научные достижения в области ИИ происходили от моделей, обученных на интернете”, и LLM исчерпали интернет как источник, который можно потреблять, говорится в вводном блоге компании. “В Periodic мы создаем AI-ученых и автономные лаборатории, в которых они будут работать”.
Ожидается, что подход Periodic Labs не только ускорит появление новых материалов, но и обеспечит AI-модели бесценными данными для дальнейшего развития. Несмотря на уникальность команды, это не единственная попытка автоматизировать научные открытия: тема применения AI в химии активно исследуется с 2023 года как стартапами, такими как Tetsuwan Scientific, так и некоммерческими организациями — Future House и Acceleration Consortium Торонтского университета.