Jaunuzņēmums izmanto AI aģentu bariņus, lai atrastu vēsākus mikroshēmu materiālus
Startups Discovered Materials piesaistījis 9 miljonus dolāru, lai ar AI aģentu palīdzību meklētu jaunus materiālus efektīvākām mikroshēmām. Uzņēmums cer, ka jaunatklātie materiāli palīdzēs mazināt datu centru pārkaršanu un elektroenerģijas patēriņu.
Mākslīgā intelekta apstrādei paredzētas mikroshēmas rada tik daudz siltuma, ka tas ir viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc datu centri patērē milzīgu daudzumu elektrības un prasa apjomīgas dzesēšanas sistēmas. Jaunuzņēmums Discovered Materials ķēries pie risinājuma, izmantojot pašu problēmas cēloni — mākslīgo intelektu —, lai meklētu jaunus materiālus efektīvāku integrālo shēmu izgatavošanai.
Uzņēmums, kas izauga no akselerātora Y Combinator, nesen piesaistīja 9 miljonus dolāru sākotnējā investīciju kārtā, ko vadīja Lightspeed India Partners, piedaloties arī Peak XV Partners un vairākiem privātiem investoriem. Kompāniju dibinājuši Advaits Sridhars un Akašs Ramdass, apvienojot Ramdasa materiālzinātnes doktora grāda pieredzi no Stanfordas ar Sridhara pieredzi darbā ar AI aģentiem citos uzņēmumos.
Tūkstošiem minējumu dienā
Dibinātāji izveidojuši programmatūras sistēmu, kas izmanto Anthropic valodu modeļus, lai ģenerētu iespējamo materiālu variantus, bet pēc tam pārbauda tos ar pašu izstrādātiem fizikas modeļiem, kas veic simulācijas. Ja agrāk, strādājot pie doktora darba, Ramdass dienā spēja izvirzīt aptuveni 20 hipotēzes, tad tagad AI aģenti, strādājot mākonī visu diennakti, spēj piedāvāt tūkstošiem variantu dienā.
Uzņēmums šodien publiskojis simtiem jaunatklātu materiālu piemērus, kā arī izveidojis testēšanas rīku, lai novērtētu, cik labi dažādi AI modeļi tiek galā ar šo uzdevumu. Līdzīgus mērķus izvirzījuši arī citi uzņēmumi, taču Discovered Materials liek uzsvaru tieši uz mikroshēmu siltuma problēmu risināšanu.
Izaicinājumi ceļā uz reālu pielietojumu
Lielākais izaicinājums ir atrast materiālu, kas ne tikai labāk vada vai izkliedē siltumu, bet arī ir ražojams rūpnieciski un saglabā vajadzīgās elektriskās īpašības. Investors uzsvēra, ka materiāls ir noderīgs tikai tad, ja visas šīs īpašības sakrīt vienlaikus.
Uzņēmums plāno patentēt perspektīvos materiālus un to izmantošanu grafiskajos procesoros, licencējot tehnoloģiju mikroshēmu ražotājiem — pirmos rezultātus cerot sasniegt tuvākā gada laikā. Tomēr līdz šim neviens ar AI atklāts materiāls vai medikaments vēl nav sasniedzis plašu komerciālu pielietojumu, un dibinātāji atzīst, ka daļu procesa — laboratorijas eksperimentus — nekādi nevar paātrināt.
