Maison
D'anciens scientifiques d'OpenAI et de DeepMind obtiennent un financement initial record de 300 millions de dollars pour l'automatisation scientifique basée sur l'IA

Periodic Labs est sorti de l'ombre mardi en annonçant une levée de fonds monumentale de 300 millions de dollars. Ce financement est soutenu par une véritable pléiade de stars de l'industrie technologique, notamment Andreessen Horowitz, DST Global, Nvidia, Accel, Elad Gil, Jeff Dean, Eric Schmidt et Jeff Bezos.
La société a été fondée par Ekin Dogus Cubuk et Liam Fedus. M. Cubuk dirigeait auparavant l'équipe chargée des matériaux et de la chimie chez Google Brain et DeepMind. Il y a mené des projets tels que GNoME, un outil d'IA qui, en 2023, a identifié plus de 2 millions de nouveaux cristaux, des matériaux qui, selon les chercheurs, pourraient être à l'origine de futures avancées technologiques.
Fedus est un ancien vice-président de la recherche chez OpenAI et l'un des principaux chercheurs à l'origine de la création de ChatGPT. Il a également dirigé l'équipe qui a développé le premier réseau neuronal à un trillion de paramètres.
L'équipe principale est également composée de chercheurs possédant une grande expérience dans le domaine de l'IA et de la science des matériaux, allant du développement de l'agent Operator d'OpenAI à la contribution à MatterGen de Microsoft, un LLM pour la découverte de matériaux.
Periodic Labs affirme que sa mission ambitieuse est d'automatiser la découverte scientifique en créant des scientifiques IA. Cela implique la construction de laboratoires autonomes où des systèmes robotiques mènent des expériences physiques, collectent des données, itèrent sur les résultats et apprennent et s'améliorent en permanence.
L'objectif initial principal du laboratoire est de développer de nouveaux supraconducteurs offrant des performances supérieures et une efficacité énergétique potentiellement supérieure à celle des matériaux actuels. Cependant, cette start-up bien capitalisée vise également à découvrir un large éventail d'autres matériaux novateurs.
Un objectif parallèle consiste à agréger systématiquement toutes les données du monde physique générées par ses scientifiques IA lorsqu'ils mélangent, chauffent et manipulent diverses poudres et matières premières dans leur quête d'innovation.
« Historiquement, les progrès de l'IA scientifique se sont appuyés sur des modèles entraînés à partir de données Internet », note la société dans un article introductif, suggérant que les grands modèles linguistiques ont largement « épuisé » le web en tant que source de données évolutive. « Chez Periodic, nous formons des scientifiques spécialisés en IA et construisons des laboratoires autonomes dans lesquels ils peuvent travailler. »
L'objectif est que ces laboratoires inventent non seulement des matériaux de nouvelle génération, mais produisent également un flux continu de données expérimentales fraîches et inestimables pour alimenter l'évolution continue des modèles d'IA.
Bien que ce regroupement de talents soit remarquable, Periodic Labs n'est pas le seul à poursuivre des découvertes scientifiques basées sur l'IA. L'utilisation de l'IA pour automatiser les avancées en chimie est un domaine de recherche universitaire actif depuis au moins 2023. Elle est également au centre des préoccupations d'autres entités, qu'il s'agisse de petites start-ups comme Tetsuwan Scientific ou d'organisations à but non lucratif telles que Future House et l'Acceleration Consortium de l'université de Toronto.
Article connexe
Les principaux fabricants coréens soutiennent Config, le « TSMC des données robotiques »
Les progrès de l'Asie dans le domaine de l'IA physique s'appuient sur le même savoir-faire industriel qui a fait de la région un leader mondial. En Corée du Sud, au Japon, en Chine et à
Altara rassemble 7 millions de dollars pour accélérer la recherche dans les sciences physiques grâce à des solutions basées sur les données.
Les entreprises qui développent des batteries, des semi-conducteurs et des dispositifs médicaux génèrent d’énormes quantités de données. Trop souvent, ces informations se dispersent dans des feuilles de calcul et des systèmes obsolètes, rendant diffi
Marc Lore prédit que l'IA démocratisera l'accès à la propriété des restaurants
Marc Lore, entrepreneur chevronné du commerce électronique qui a vendu ses précédentes start-ups à Amazon et Walmart, nourrit des projets ambitieux visant à intégrer l'IA dans son entreprise actuelle,
Recommandations de sujets spéciaux liés
commentaires (1)

Periodic Labs est sorti de l'ombre mardi en annonçant une levée de fonds monumentale de 300 millions de dollars. Ce financement est soutenu par une véritable pléiade de stars de l'industrie technologique, notamment Andreessen Horowitz, DST Global, Nvidia, Accel, Elad Gil, Jeff Dean, Eric Schmidt et Jeff Bezos.
La société a été fondée par Ekin Dogus Cubuk et Liam Fedus. M. Cubuk dirigeait auparavant l'équipe chargée des matériaux et de la chimie chez Google Brain et DeepMind. Il y a mené des projets tels que GNoME, un outil d'IA qui, en 2023, a identifié plus de 2 millions de nouveaux cristaux, des matériaux qui, selon les chercheurs, pourraient être à l'origine de futures avancées technologiques.
Fedus est un ancien vice-président de la recherche chez OpenAI et l'un des principaux chercheurs à l'origine de la création de ChatGPT. Il a également dirigé l'équipe qui a développé le premier réseau neuronal à un trillion de paramètres.
L'équipe principale est également composée de chercheurs possédant une grande expérience dans le domaine de l'IA et de la science des matériaux, allant du développement de l'agent Operator d'OpenAI à la contribution à MatterGen de Microsoft, un LLM pour la découverte de matériaux.
Periodic Labs affirme que sa mission ambitieuse est d'automatiser la découverte scientifique en créant des scientifiques IA. Cela implique la construction de laboratoires autonomes où des systèmes robotiques mènent des expériences physiques, collectent des données, itèrent sur les résultats et apprennent et s'améliorent en permanence.
L'objectif initial principal du laboratoire est de développer de nouveaux supraconducteurs offrant des performances supérieures et une efficacité énergétique potentiellement supérieure à celle des matériaux actuels. Cependant, cette start-up bien capitalisée vise également à découvrir un large éventail d'autres matériaux novateurs.
Un objectif parallèle consiste à agréger systématiquement toutes les données du monde physique générées par ses scientifiques IA lorsqu'ils mélangent, chauffent et manipulent diverses poudres et matières premières dans leur quête d'innovation.
« Historiquement, les progrès de l'IA scientifique se sont appuyés sur des modèles entraînés à partir de données Internet », note la société dans un article introductif, suggérant que les grands modèles linguistiques ont largement « épuisé » le web en tant que source de données évolutive. « Chez Periodic, nous formons des scientifiques spécialisés en IA et construisons des laboratoires autonomes dans lesquels ils peuvent travailler. »
L'objectif est que ces laboratoires inventent non seulement des matériaux de nouvelle génération, mais produisent également un flux continu de données expérimentales fraîches et inestimables pour alimenter l'évolution continue des modèles d'IA.
Bien que ce regroupement de talents soit remarquable, Periodic Labs n'est pas le seul à poursuivre des découvertes scientifiques basées sur l'IA. L'utilisation de l'IA pour automatiser les avancées en chimie est un domaine de recherche universitaire actif depuis au moins 2023. Elle est également au centre des préoccupations d'autres entités, qu'il s'agisse de petites start-ups comme Tetsuwan Scientific ou d'organisations à but non lucratif telles que Future House et l'Acceleration Consortium de l'université de Toronto.
Les principaux fabricants coréens soutiennent Config, le « TSMC des données robotiques »
Les progrès de l'Asie dans le domaine de l'IA physique s'appuient sur le même savoir-faire industriel qui a fait de la région un leader mondial. En Corée du Sud, au Japon, en Chine et à
Altara rassemble 7 millions de dollars pour accélérer la recherche dans les sciences physiques grâce à des solutions basées sur les données.
Les entreprises qui développent des batteries, des semi-conducteurs et des dispositifs médicaux génèrent d’énormes quantités de données. Trop souvent, ces informations se dispersent dans des feuilles de calcul et des systèmes obsolètes, rendant diffi
Marc Lore prédit que l'IA démocratisera l'accès à la propriété des restaurants
Marc Lore, entrepreneur chevronné du commerce électronique qui a vendu ses précédentes start-ups à Amazon et Walmart, nourrit des projets ambitieux visant à intégrer l'IA dans son entreprise actuelle,











