Discovered Materials obtiene $9 millones para innovar en chips más eficientes con IA

Discovered Materials se posicionó como una de las startups más prometedoras en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) al cerrar una ronda de financiamiento de $9 millones. Esta inversión provino de Lightspeed India Partners y se destinará a la investigación de nuevos materiales que optimicen la eficiencia de los chips. La empresa emergió recientemente de Y Combinator y cuenta con el respaldo de inversores como Peak XV Partners y ángeles como Paul Graham, Gokul Rajaram y Thariq Shihipar.

Los fundadores, Advaith Sridhar y Akash Ramdas, unieron fuerzas aprovechando la experiencia de Ramdas, quien obtuvo un doctorado en ciencia de materiales de Stanford, y el trabajo de Sridhar en Persona AI y Luma Labs. Juntos, desarrollaron un pipeline de software que utiliza modelos de Anthropic para generar leads de materiales y luego aplica modelos de física fundamental para verificar si los candidatos son realmente de interés.

"Durante su doctorado, Ramdas realizaba quizás 20 conjeturas al día", comentó Sridhar. "Ahora podemos hacer miles de conjeturas al día gracias a que estos agentes funcionan 24/7 en la nube, explorando las direcciones de investigación que él les proporciona".

Discovered Materials presentó ejemplos de cientos de nuevos materiales, así como su Material Discovery Bench, diseñado para rastrear cómo los modelos de frontera abordan este desafío. Aunque otras compañías como MatNex, SandboxAQ y CuspAI han lanzado esfuerzos similares, Discovered Materials se enfoca en los problemas térmicos de los materiales semiconductores como su camino hacia el éxito.

La startup afirma haber descubierto varios materiales que coinciden con las propiedades de los utilizados por importantes fabricantes de chips, aunque no puede compartir más detalles por el momento.

Un desafío significativo es el espacio de intercambio de ingeniería: si encuentran un material que podría reducir la generación de calor o mejorar su disipación, puede que sea demasiado complicado fabricarlo en un chip, o que sus propiedades eléctricas se vean comprometidas. Hemant Mohapatra, el socio de Lightspeed que lideró esta ronda, comentó: "Es un poco como jugar al whack-a-mole con estructuras atómicas. Un material solo es útil en el mundo real si todos ellos convergen a la vez, lo que hace de esto un problema de búsqueda muy interesante".

Mohapatra anticipa que el negocio de la predicción de sustancias novedosas se convertirá en una commoditización a medida que los modelos sigan mejorando. La diferencia con Discovered Materials radica en la profunda experiencia de Ramdas en el campo y la capacidad de operar un laboratorio que pueda experimentar y validar rápidamente los candidatos, algo que él asegura que los dos fundadores ya han logrado con varios nuevos materiales.

Cuando encuentren candidatos valiosos, la compañía intentará patentar el uso de los materiales en GPUs o el proceso mediante el cual se pueden fabricar chips a partir de esa sustancia, licenciándolos a los fabricantes de chips. Sridhar espera que en el próximo año tengan nuevos materiales dignos de patente.

A pesar de la emoción, todavía no se han visto drogas o materiales descubiertos por IA que tengan un impacto comercial real. Quizás el más cercano sea Renterosib de Insilico Medicine, el primer medicamento descubierto con IA generativa que llegó a una fase II de ensayo clínico. En el ámbito de los materiales, se han encontrado candidatos prometedores, como los imanes permanentes libres de tierras raras de MatNex o nuevos materiales semiconductores desarrollados por Panasonic y Citrine Informatics, pero estos aún no se han implementado comercialmente a gran escala.

Estas técnicas podrían estar comenzando a madurar ahora a medida que la IA continúa mejorando, pero es una de las razones por las que Mohapatra sostiene que no cree que encontrar más candidatos sea el obstáculo para la ciencia de materiales impulsada por IA; más bien, "filtrarlos correctamente y sintetizarlos es el cuello de botella".

Aunque Sridhar confía en que los datos y la experiencia únicos de Discovered Materials ayudarán a la startup a competir con laboratorios de frontera con grandes presupuestos, reconoció que la realidad es que "gran parte de esto implicará realmente ir a laboratorios húmedos y fabricar cosas también. Y este es un proceso que no se puede acelerar".