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Científicos exmiembros de OpenAI y DeepMind obtienen una financiación inicial récord de 300 millones de dólares para la automatización científica impulsada por la IA.
Periodic Labs salió del modo sigiloso el martes y anunció una monumental ronda de financiación inicial de 300 millones de dólares. La financiación cuenta con el respaldo de un auténtico elenco de estrellas del sector tecnológico, entre las que se incluyen Andreessen Horowitz, DST Global, Nvidia, Accel, Elad Gil, Jeff Dean, Eric Schmidt y Jeff Bezos.
La empresa fue fundada por Ekin Dogus Cubuk y Liam Fedus. Cubuk dirigió anteriormente el equipo de materiales y química de Google Brain y DeepMind. Allí encabezó proyectos como GNoME, una herramienta de inteligencia artificial que en 2023 identificó más de dos millones de nuevos cristales, materiales que, según los investigadores, podrían impulsar futuros avances tecnológicos.
Fedus es exvicepresidente de Investigación de OpenAI y fue uno de los investigadores clave detrás de la creación de ChatGPT. También dirigió el equipo que desarrolló la primera red neuronal de un billón de parámetros.
El equipo central está compuesto igualmente por investigadores con una amplia experiencia en importantes iniciativas de IA y ciencia de materiales, que van desde el desarrollo del agente Operator de OpenAI hasta la contribución a MatterGen de Microsoft, un LLM para el descubrimiento de materiales.
Periodic Labs afirma que su ambiciosa misión es automatizar el descubrimiento científico mediante la creación de científicos de IA. Esto implica la construcción de laboratorios autónomos en los que los sistemas robóticos realizan experimentos físicos, recopilan datos, repiten los hallazgos y aprenden y mejoran continuamente.
El objetivo inicial principal del laboratorio es desarrollar nuevos superconductores que ofrezcan un rendimiento superior y una eficiencia energética potencialmente mayor que los materiales actuales. Sin embargo, esta startup bien capitalizada también tiene como objetivo descubrir una amplia gama de otros materiales novedosos.
Un objetivo paralelo es agregar sistemáticamente todos los datos del mundo físico generados por sus científicos de IA mientras mezclan, calientan y manipulan diversos polvos y materias primas en su búsqueda de la innovación.
«Históricamente, los avances en la IA científica se han basado en modelos entrenados con datos de Internet», señala la empresa en una publicación introductoria, sugiriendo que los grandes modelos de lenguaje han «agotado» en gran medida la web como fuente de datos escalable. «En Periodic, estamos formando científicos de IA y creando laboratorios autónomos para que trabajen en ellos».
La visión es que estos laboratorios no solo inventen materiales de última generación, sino que también produzcan un flujo continuo de datos experimentales nuevos e inestimables para impulsar la evolución continua de los modelos de IA.
Aunque esta reunión de talentos es notable, Periodic Labs no es la única empresa que persigue el descubrimiento científico impulsado por la IA. El uso de la IA para automatizar los avances químicos ha sido un área de investigación académica activa desde al menos 2023. También es el centro de atención de otras entidades, desde pequeñas empresas emergentes como Tetsuwan Scientific hasta organizaciones sin ánimo de lucro como Future House y el Consorcio de Aceleración de la Universidad de Toronto.
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![ArthurThomas]()
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