Компанія Periodic Labs вийшла з режиму секретності у вівторок, зібравши початкові інвестиції у розмірі 300 мільйонів доларів, підтриманих такими великими іменами технологічної галузі, як Andreessen Horowitz, DST, Nvidia, Accel, Елад Гіл, Джефф Дін, Ерік Шмідт та Джефф Безос.
Periodic Labs заснована Екіном Догусом Чубуком і Ліамом Федусом. Чубук очолював команду, що займалася матеріалами і хімією в Google Brain і DeepMind, де одним з його проектів став інструмент штучного інтелекту під назвою GNoME. Цей інструмент, за словами дослідників, виявив понад 2 мільйони нових кристалів у 2023 році, які в майбутньому можуть бути використані для створення нових технологій.
Ліам Федус є колишнім віцепрезидентом з досліджень в OpenAI та одним із дослідників, які брали участь у створенні ChatGPT. Він також очолював команду, що розробила першу нейронну мережу з трильйоном параметрів.
Маленька команда компанії також складається з дослідників, які працювали над великими проектами в сфері штучного інтелекту та матеріалознавства, зокрема над агентом Operator в OpenAI та над MatterGen у Microsoft — AI для відкриття в сфері матеріалознавства.
Мета Periodic Labs — автоматизація наукових відкриттів шляхом створення AI-науковців. Це передбачає побудову лабораторій, в яких роботи проводять фізичні експерименти, збирають дані, вдосконалюються і навчаються у процесі.
Першим завданням лабораторії є винахід нових суперпровідників, які, як сподіваються, будуть працювати краще і вимагати менше енергії, ніж наявні суперпровідникові матеріали. Але ця добре фінансова стартап-компанія також має на меті знайти інші нові матеріали.
Ще однією метою є збір усіх даних з фізичного світу, які отримують AI-науковці під час змішування, нагрівання та маніпуляцій різними елементами в пошуках нових відкриттів.
“Досі прогреси в науковому ІІ базувалися на моделях, навчальних на інформації з Інтернету” і LLM “вичерпали” цей ресурс, зазначає компанія у вступному пості. “[В] Periodic ми створюємо AI-науковців та автономні лабораторії, в яких вони працюватимуть.”
Сподіваються, що лабораторії не лише винайдуть матеріали нового покоління, але й забезпечать безцінні нові дані, які AI-моделі зможуть використовувати для свого подальшого розвитку.
Незважаючи на те, що це одна з найвражаючих груп дослідників, які зібрали стартап для цієї мети, вона не єдине підприємство, яке працює над AI-науковцями. Використання AI для автоматизації відкриттів у хімії стало предметом наукових досліджень щонайменше з 2023 року. Це завдання також переслідують маленькі стартапи, такі як Tetsuwan Scientific, а також неприбуткові організації, як Future House і Консорціум прискорення університету Торонто.