집전 오픈AI 및 딥마인드 과학자들, 인공지능 기반 과학 자동화 기술에 사상 최대 규모인 3억 달러 시드 투자 유치
퍼리오딕 랩스(Periodic Labs)가 화요일 비밀 개발 모드에서 벗어나 3억 달러 규모의 시드 라운드를 발표하며 본격적인 활동을 시작했다. 이번 투자에는 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz), DST 글로벌(DST Global), 엔비디아(Nvidia), 액셀(Accel), 엘라드 길(Elad Gil), 제프 딘(Jeff Dean), 에릭 슈미트(Eric Schmidt), 제프 베조스(Jeff Bezos) 등 기술 업계의 진정한 올스타 라인업이 참여했다.
이 회사는 에킨 도구스 쿠부크(Ekin Dogus Cubuk)와 리암 페더스(Liam Fedus)가 공동 설립했다. 쿠부크는 이전에 구글 브레인과 딥마인드에서 재료 및 화학 팀을 이끌었다. 그곳에서 그는 2023년 200만 개 이상의 새로운 결정체를 식별한 AI 도구인 GNoME 같은 프로젝트를 주도했는데, 연구자들은 이 물질들이 미래 기술 혁신의 원동력이 될 수 있다고 믿는다.
페두스는 오픈AI의 전 연구 부사장이며 ChatGPT 개발의 핵심 연구진 중 한 명이었다. 또한 최초의 1조 매개변수 신경망 개발 팀을 이끌었다.
핵심 팀 역시 주요 AI 및 재료 과학 프로젝트에서 풍부한 경험을 가진 연구진으로 구성되어 있다. OpenAI의 에이전트 '오퍼레이터(Operator)' 개발부터 마이크로소프트의 재료 발견용 대규모 언어 모델(LLM) '매터젠(MatterGen)' 개발에 이르기까지 다양한 분야를 아우른다.
페리오딕 랩스는 AI 과학자를 창조해 과학적 발견을 자동화하겠다는 야심찬 사명을 밝혔습니다. 이는 로봇 시스템이 물리적 실험을 수행하고, 데이터를 수집하며, 발견 사항을 반복적으로 검증하고, 지속적으로 학습하며 개선하는 자율 실험실을 구축하는 것을 포함합니다.
이 연구소의 초기 주요 목표는 기존 소재보다 우수한 성능과 잠재적으로 더 높은 에너지 효율을 제공하는 새로운 초전도체를 개발하는 것이다. 그러나 자본력이 풍부한 이 스타트업은 다양한 다른 신소재 발견도 목표로 한다.
병행 목표는 혁신을 추구하며 다양한 분말과 원자재를 혼합, 가열, 조작하는 AI 과학자들이 생성하는 모든 물리적 세계 데이터를 체계적으로 집계하는 것이다.
회사는 소개 글에서 "역사적으로 과학 AI의 발전은 인터넷 데이터로 훈련된 모델에 의존해 왔다"고 지적하며, 대규모 언어 모델이 확장 가능한 데이터 소스로서 웹을 거의 "소진"시켰음을 시사한다. "Periodic에서는 AI 과학자와 그들이 운영할 자율 실험실을 구축하고 있다."
이러한 실험실들은 차세대 소재를 발명할 뿐만 아니라, AI 모델의 지속적인 진화를 촉진할 귀중한 실험 데이터를 끊임없이 생산해낼 것이라는 비전을 제시합니다.
이러한 인재 집결은 주목할 만하지만, Periodic Labs만이 AI 기반 과학적 발견을 추구하는 것은 아닙니다. AI를 활용한 화학 분야 혁신 자동화는 적어도 2023년부터 활발한 학술 연구 분야였습니다. 테츠완 사이언티픽(Tetsuwan Scientific) 같은 소규모 스타트업부터 퓨처 하우스(Future House), 토론토 대학교의 액셀러레이션 컨소시엄(Acceleration Consortium) 같은 비영리 단체까지 다른 기관들도 이 분야에 집중하고 있습니다.
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의견 (1)
0/500
![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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이 연구소의 초기 주요 목표는 기존 소재보다 우수한 성능과 잠재적으로 더 높은 에너지 효율을 제공하는 새로운 초전도체를 개발하는 것이다. 그러나 자본력이 풍부한 이 스타트업은 다양한 다른 신소재 발견도 목표로 한다.
병행 목표는 혁신을 추구하며 다양한 분말과 원자재를 혼합, 가열, 조작하는 AI 과학자들이 생성하는 모든 물리적 세계 데이터를 체계적으로 집계하는 것이다.
회사는 소개 글에서 "역사적으로 과학 AI의 발전은 인터넷 데이터로 훈련된 모델에 의존해 왔다"고 지적하며, 대규모 언어 모델이 확장 가능한 데이터 소스로서 웹을 거의 "소진"시켰음을 시사한다. "Periodic에서는 AI 과학자와 그들이 운영할 자율 실험실을 구축하고 있다."
이러한 실험실들은 차세대 소재를 발명할 뿐만 아니라, AI 모델의 지속적인 진화를 촉진할 귀중한 실험 데이터를 끊임없이 생산해낼 것이라는 비전을 제시합니다.
이러한 인재 집결은 주목할 만하지만, Periodic Labs만이 AI 기반 과학적 발견을 추구하는 것은 아닙니다. AI를 활용한 화학 분야 혁신 자동화는 적어도 2023년부터 활발한 학술 연구 분야였습니다. 테츠완 사이언티픽(Tetsuwan Scientific) 같은 소규모 스타트업부터 퓨처 하우스(Future House), 토론토 대학교의 액셀러레이션 컨소시엄(Acceleration Consortium) 같은 비영리 단체까지 다른 기관들도 이 분야에 집중하고 있습니다.
한국의 주요 제조사들이 ‘로봇 데이터계의 TSMC’로 불리는 Config를 지원하다
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