SILICON VALLEY / LONDON (IT BOLTWISE) – Periodic Labs zieht mit einem innovativen Ansatz in der KI-Forschung Aufmerksamkeit auf sich. Das Startup plant, physikalische Experimente mit KI zu kombinieren, um neue Materialien zu entdecken. Diese Methode könnte die Materialwissenschaft revolutionieren und hat bereits zahlreiche Top-Forscher angezogen.
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Periodic Labs hat sich das Ziel gesetzt, die KI-Forschung auf eine neue Ebene zu heben. Anstatt sich auf die Entwicklung von Superintelligenzen oder Sprachmodellen zu konzentrieren, verfolgt das Startup einen einzigartigen Ansatz: Die Kombination von KI mit physikalischen Experimenten zur Entdeckung neuer Materialien. Diese Strategie hat bereits zahlreiche renommierte Forscher überzeugt, darunter ehemalige Mitarbeiter von OpenAI und Google DeepMind.
Das Unternehmen plant, in Menlo Park eine Fertigungslinie aufzubauen, die es ermöglicht, Hypothesen über neue Materialien direkt zu testen. Mithilfe von Robotern und menschlichen Experten sollen physikalische Experimente durchgeführt werden, um die Effizienz und Genauigkeit der KI-gestützten Vorhersagen zu überprüfen. Dieser Ansatz könnte insbesondere in der Materialwissenschaft, etwa bei der Suche nach neuen Supraleitern, bahnbrechend sein.
Gründer Ekin Doğuş Çubuk und William Fedus sehen in ihrem Projekt eine Rückbesinnung auf die Tradition legendärer Forschungseinrichtungen wie Bell Labs. Sie kritisieren, dass viele aktuelle KI-Modelle zwar beeindruckende Hypothesen generieren, jedoch selten zu echten wissenschaftlichen Durchbrüchen führen. Periodic Labs hingegen will durch die direkte Anwendung von Experimenten neue, exklusive Datensätze schaffen, die sich gewinnbringend lizenzieren lassen.
Mit einem Startkapital von 300 Millionen US-Dollar und der Unterstützung führender KI-Forscher ist das Unternehmen gut aufgestellt, um seine ambitionierten Pläne zu verwirklichen. Der Paradigmenwechsel, den Periodic Labs anstrebt, könnte die Art und Weise, wie KI in der Forschung eingesetzt wird, grundlegend verändern. Während viele Unternehmen weiterhin auf immer größere Modelle setzen, rückt bei Periodic Labs die tatsächliche Welt wieder in den Fokus, um frische, überprüfbare Daten zu generieren.
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