SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Periodische Labs hat sich mit einer beeindruckenden Anschubfinanzierung von 300 Millionen US-Dollar aus der Deckung gewagt. Unterstützt von Branchenriesen wie Andreessen Horowitz und NVIDIA, zielt das Startup darauf ab, die wissenschaftliche Entdeckung durch den Einsatz von KI zu automatisieren.
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Periodische Labs, ein neues Startup, das von ehemaligen Forschern von OpenAI und DeepMind gegründet wurde, hat kürzlich eine beeindruckende Anschubfinanzierung von 300 Millionen US-Dollar erhalten. Zu den Investoren gehören prominente Namen wie Andreessen Horowitz, DST, NVIDIA und Jeff Bezos. Das Unternehmen, das von Ekin Dogus Cubuk und Liam Fedus geleitet wird, hat sich das ehrgeizige Ziel gesetzt, die wissenschaftliche Entdeckung durch den Einsatz von KI zu automatisieren.
Die Gründer von Periodische Labs bringen umfangreiche Erfahrung aus der KI-Forschung mit. Ekin Dogus Cubuk, der zuvor bei Google Brain und DeepMind tätig war, hat bereits mit dem KI-Tool GNoME über zwei Millionen neue Kristalle entdeckt. Liam Fedus, ehemaliger VP of Research bei OpenAI, war maßgeblich an der Entwicklung von ChatGPT und dem ersten Billionen-Parameter-Neuronalen-Netzwerk beteiligt.
Das Ziel von Periodische Labs ist es, autonome Labore zu schaffen, in denen Roboter physische Experimente durchführen, Daten sammeln und kontinuierlich lernen und sich verbessern. Der erste Schwerpunkt liegt auf der Erfindung neuer Supraleiter, die effizienter und energieärmer sein sollen als bestehende Materialien. Darüber hinaus plant das Startup, neue Materialien zu entdecken und wertvolle physische Daten zu sammeln, die von KI-Modellen genutzt werden können.
Während Periodische Labs mit einem der beeindruckendsten Forscherteams aufwartet, ist es nicht das einzige Unternehmen, das an der Automatisierung der Wissenschaft arbeitet. Auch andere Startups und akademische Einrichtungen wie die University of Toronto’s Acceleration Consortium beschäftigen sich mit der KI-gestützten Entdeckung neuer Materialien. Die Hoffnung ist, dass diese autonomen Labore nicht nur neue Materialien erfinden, sondern auch frische Daten liefern, die die Weiterentwicklung von KI-Modellen fördern.
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