Бывшие исследователи Openai и DeepMind собирают колоссальные семена на 300 миллионов долларов для автоматизации науки

Периодические лаборатории Во вторник вышел из стелса с военным сундуком в размере 300 миллионов долларов в качестве семени, поддержанного технологической индустрии, кто есть: Андреессен Горовиц, DST, Nvidia, Accel, Elad Gil, Джефф Дин, Эрик Шмидт и Джефф Безос.

Периодические лаборатории были основаны Экином Гогусом Кубаком и Лиамом Федусом. Кубук руководил командой по материалам и химии в Google Brain и Deepmind, где одним из его проектов был, например, инструмент искусственного интеллекта под названием Gnome. Этот инструмент обнаружено более 2 миллионов новых кристаллов в 2023 годуИсследователи говорят, что материалы, которые однажды можно использовать для питания новых поколений технологий.

Fedus – бывший вице -президент по исследованиям в Openai и один из исследователей, которые помогли создать CHATGPT. Он также возглавил команду, которая создала Нейронная сеть первого триллиона параметраПолем

Его небольшая команда также заполнена исследователями, которые работали над другими крупными проектами по искусственному искусству и материаловедению, от построения агента Openai до работы над Microsoft Mattergen, AI Discovery AI Discovery LLM.

Цель периодических лабораторий – это не что иное, как автоматизировать научное открытие, создание ученых ИИ, говорится в компании. Это означает создание лабораторий, где роботы проводят физические эксперименты, собирают данные, итерацию и повторяются еще раз, обучаясь и улучшаются по мере их поступления.

Первая цель лаборатории – изобретать новые сверхпроводники, которые она надеется работать лучше и, возможно, требует меньшей энергии, чем существующие сверхпроводящие материалы. Но хорошо финансируемый стартап также надеется найти другие новые материалы.

Другая цель состоит в том, чтобы собрать все данные о физическом мире, которые его ученые из искусственного интеллекта производят, поскольку они смешивают и нагревают, и в противном случае манипулируют различными способностями и сырью в поисках чего -то нового.

«До сих пор научные достижения в области искусственного интеллекта поступали из моделей, обученных в Интернете», а LLMS «исчерпали» Интернет как источник, который может быть использован, говорит компания во вступительном виде пост в блогеПолем «[A]T периодически, мы строим ученых ИИ и Автономные лаборатории для них для работы ».

Надежда состоит в том, что лаборатории не только изобретают материалы следующего поколения, но и будут производить бесценные свежие данные, которые модели ИИ могут потреблять, чтобы продолжить свою эволюцию.

Хотя это может быть одной из самых впечатляющих групп исследователей, которая собирала стартап для этой цели, это не единственный, кто работает над учеными ИИ. ИИ как инструмент для автоматизации химических открытий был Тема академических исследований как минимум с 2023 годаПолем Это стремление к крошечным стартапам, как Tetstuwan Scientificа также некоммерческие организации, как Будущий дом и Университет Торонто Консорциум ускоренияПолем