家元OpenAIおよびDeepMindの研究者らが、AIを活用した科学自動化技術で過去最高の3億ドルのシード資金調達に成功
Periodic Labs は火曜日、ステルスモードから脱し、3 億ドルの巨額のシードラウンドを発表しました。この資金調達は、アンドリーセン・ホロウィッツ、DST グローバル、Nvidia、アクセル、エラド・ギル、ジェフ・ディーン、エリック・シュミット、ジェフ・ベゾスなど、テクノロジー業界の実力者たちによる支援を受けています。
同社は、Ekin Dogus Cubuk 氏と Liam Fedus 氏によって設立されました。Cubuk 氏は以前、Google Brain および DeepMind で材料・化学チームを率いていました。そこで彼は、2023 年に 200 万以上の新しい結晶を特定した AI ツール「GNoME」などのプロジェクトを主導しました。材料研究者たちは、この結晶が将来の技術の飛躍的進歩につながる可能性があると信じています。
Fedus は OpenAI の元研究担当副社長であり、ChatGPT の開発を支えた主要研究者の 1 人です。また、初の 1 兆パラメータニューラルネットワークを開発したチームも率いていました。
中核チームも同様に、主要なAI・材料科学プロジェクトで豊富な経験を持つ研究者で構成されている。OpenAIのエージェント「Operator」の開発から、材料発見用LLMであるMicrosoftの「MatterGen」への貢献まで多岐にわたる。
Periodic Labsは、AI科学者を創出することで科学的発見を自動化するという野心的な使命を掲げている。これには、ロボットシステムが物理実験を実施し、データを収集し、発見を反復し、継続的に学習・改善する自律型研究所の構築が含まれる。
同研究所の初期における主要目標は、現行材料よりも優れた性能と潜在的に高いエネルギー効率を提供する新超伝導体の開発である。しかし、資金力のあるこのスタートアップは、その他多様な新規材料の発見も目指している。
並行する目標として、AI科学者が様々な粉末や原料を混合・加熱・操作しながら革新を追求する過程で生成される物理世界のデータを体系的に集約することが挙げられる。
「これまで科学分野のAI進歩はインターネットデータで訓練されたモデルに依存してきた」と同社は紹介記事で指摘し、大規模言語モデルがスケーラブルなデータ源としてのウェブをほぼ「枯渇」させたと示唆している。「Periodicでは、AI科学者と彼らが活動する自律型研究所を構築している」
この研究所は次世代材料を発明するだけでなく、AIモデルの継続的進化を推進する貴重な実験データを絶え間なく生み出すというビジョンだ。
この人材集結は注目に値するが、AI駆動型科学発見を追求するのはPeriodic Labsだけではない。化学分野のブレークスルーを自動化するAI活用は、少なくとも2023年以降、活発な学術研究領域となっている。鉄腕科学研究所のような小規模スタートアップから、Future Houseやトロント大学アクセラレーション・コンソーシアムといった非営利団体まで、他の組織もこの分野に注力している。
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コメント (1)
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![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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