Periodic Labs recauda 300 millones para automatizar la ciencia con IA

La startup Periodic Labs, fundada por exinvestigadores de Google Brain y OpenAI, ha obtenido 300 millones de dólares. Su objetivo es desarrollar científicos de IA y laboratorios autónomos para automatizar el descubrimiento científico, empezando por nuevos superconductores.
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Periodic Labs recauda 300 millones para automatizar la ciencia

La startup ha obtenido 300 millones de dólares en una ronda semilla. Fue fundada por exinvestigadores de Google Brain, DeepMind y OpenAI con el objetivo de crear científicos de IA y laboratorios autónomos.

Una financiación sin precedentes

Periodic Labs salió del modo secreto con una ronda semilla de 300 millones de dólares. El respaldo procede de un quién es quién de la industria tecnológica: Andreessen Horowitz, DST, Nvidia, Accel y figuras como Jeff Bezos o Eric Schmidt.

Los cerebros detrás del proyecto

La fundaron Ekin Dogus Cubuk, que lideró el equipo de materiales y química en Google Brain y DeepMind, y Liam Fedus, expolítico de Investigación en OpenAI y uno de los creadores de ChatGPT. Su equipo incluye investigadores de proyectos como el agente Operator de OpenAI o MatterGen de Microsoft.

El objetivo: automatizar el descubrimiento

La meta de la empresa es automatizar el descubrimiento científico. Esto implica construir laboratorios donde robots realicen experimentos físicos, recojan datos, iteren y vuelvan a intentarlo, aprendiendo y mejorando en el proceso.

Primeras aplicaciones y generación de datos

El primer objetivo del laboratorio es inventar nuevos superconductores que requieran menos energía. Otro propósito clave es recopilar todos los datos del mundo físico que generen sus científicos de IA durante sus experimentos.

Antecedentes: Más allá de los datos de internet

La compañía afirma que los avances científicos en IA hasta ahora procedían de modelos entrenados con internet, una fuente que considera agotada. En Periodic, construyen científicos de IA y los laboratorios autónomos para que operen, generando así nuevos datos para la evolución de los modelos.

Cierre: Un campo en crecimiento

La automatización del descubrimiento químico con IA es un área de investigación activa. No es la única iniciativa; otras entidades, como la sin ánimo de lucro Future House o el Consorcio de Aceleración de la Universidad de Toronto, también trabajan en este campo.

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