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Ehemalige Wissenschaftler von OpenAI und DeepMind sichern sich Rekord-Startkapital in Höhe von 300 Millionen Dollar für KI-gestützte Automatisierung in der Wissenschaft
Periodic Labs hat am Dienstag seinen Stealth-Modus beendet und eine monumentale Startkapitalrunde in Höhe von 300 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Die Finanzierung wird von einer wahrhaftigen All-Star-Besetzung aus der Tech-Branche unterstützt, darunter Andreessen Horowitz, DST Global, Nvidia, Accel, Elad Gil, Jeff Dean, Eric Schmidt und Jeff Bezos.
Das Unternehmen wurde von Ekin Dogus Cubuk und Liam Fedus gegründet. Cubuk leitete zuvor das Material- und Chemieteam bei Google Brain und DeepMind. Dort war er federführend bei Projekten wie GNoME, einem KI-Tool, das im Jahr 2023 über 2 Millionen neue Kristalle identifizierte – Materialien, von denen Forscher glauben, dass sie zukünftige technologische Durchbrüche beflügeln könnten.
Fedus ist ehemaliger Vice President of Research bei OpenAI und war einer der wichtigsten Forscher hinter der Entwicklung von ChatGPT. Außerdem leitete er das Team, das das erste neuronale Netzwerk mit einer Billion Parametern entwickelte.
Das Kernteam setzt sich ebenfalls aus Forschern zusammen, die über umfassende Erfahrung in wichtigen KI- und Materialwissenschaftsprojekten verfügen, von der Entwicklung des OpenAI-Agenten Operator bis hin zur Mitarbeit an Microsofts MatterGen, einem LLM für die Materialforschung.
Periodic Labs gibt als ehrgeiziges Ziel an, wissenschaftliche Entdeckungen durch die Schaffung von KI-Wissenschaftlern zu automatisieren. Dazu gehört der Aufbau autonomer Labore, in denen Robotersysteme physikalische Experimente durchführen, Daten sammeln, Ergebnisse iterieren und kontinuierlich lernen und sich verbessern.
Das vorrangige Ziel des Labors besteht zunächst darin, neue Supraleiter zu entwickeln, die eine überlegene Leistung und potenziell eine höhere Energieeffizienz als aktuelle Materialien bieten. Das kapitalkräftige Start-up strebt jedoch auch die Entdeckung einer Vielzahl anderer neuartiger Materialien an.
Ein paralleles Ziel ist die systematische Aggregation aller physikalischen Daten, die von den KI-Wissenschaftlern generiert werden, wenn sie auf der Suche nach Innovationen verschiedene Pulver und Rohstoffe mischen, erhitzen und bearbeiten.
„In der Vergangenheit basierten Fortschritte in der wissenschaftlichen KI auf Modellen, die mit Internetdaten trainiert wurden“, schreibt das Unternehmen in einem Einführungsbeitrag und deutet damit an, dass große Sprachmodelle das Internet als skalierbare Datenquelle weitgehend „erschöpft“ haben. „Bei Periodic bauen wir KI-Wissenschaftler und autonome Labore auf, in denen sie arbeiten können.“
Die Vision ist, dass diese Labore nicht nur Materialien der nächsten Generation erfinden, sondern auch einen kontinuierlichen Strom wertvoller, neuer experimenteller Daten produzieren, um die fortlaufende Weiterentwicklung von KI-Modellen voranzutreiben.
Obwohl diese Ansammlung von Talenten bemerkenswert ist, ist Periodic Labs nicht das einzige Unternehmen, das sich mit KI-gestützten wissenschaftlichen Entdeckungen befasst. Der Einsatz von KI zur Automatisierung chemischer Durchbrüche ist seit mindestens 2023 ein aktives Forschungsgebiet. Es steht auch im Fokus anderer Einrichtungen, von kleineren Start-ups wie Tetsuwan Scientific bis hin zu gemeinnützigen Organisationen wie Future House und dem Acceleration Consortium der Universität Toronto.
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Kommentare (1)
![ArthurThomas]()
Wow, $300M seed funding is insane! 🤯 It feels like the AI gold rush is shifting from chatbots to hard science. Excited to see what they can automate, but also a bit worried about the hype and pressure with that much money upfront. Hope they focus on real breakthroughs, not just VC returns.
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