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Ex-cientistas da OpenAI e da DeepMind garantem financiamento inicial recorde de US$ 300 milhões para automação científica baseada em IA

A Periodic Labs saiu do modo sigiloso na terça-feira, anunciando uma rodada de investimentos inicial monumental de US$ 300 milhões. O financiamento é apoiado por um verdadeiro time de estrelas da indústria de tecnologia, incluindo Andreessen Horowitz, DST Global, Nvidia, Accel, Elad Gil, Jeff Dean, Eric Schmidt e Jeff Bezos.
A empresa foi fundada por Ekin Dogus Cubuk e Liam Fedus. Cubuk anteriormente liderou a equipe de materiais e química do Google Brain e DeepMind. Lá, ele liderou projetos como o GNoME, uma ferramenta de IA que em 2023 identificou mais de 2 milhões de novos cristais — materiais que os pesquisadores acreditam que podem impulsionar avanços tecnológicos futuros.
Fedus é ex-vice-presidente de pesquisa da OpenAI e foi um dos principais pesquisadores por trás da criação do ChatGPT. Ele também liderou a equipe que desenvolveu a primeira rede neural com um trilhão de parâmetros.
A equipe principal é composta por pesquisadores com vasta experiência em grandes iniciativas de IA e ciência de materiais, desde o desenvolvimento do agente Operator da OpenAI até a contribuição para o MatterGen da Microsoft, um LLM para descoberta de materiais.
A Periodic Labs afirma que sua ambiciosa missão é automatizar a descoberta científica através da criação de cientistas de IA. Isso envolve a construção de laboratórios autônomos onde sistemas robóticos realizam experimentos físicos, coletam dados, iteram sobre as descobertas e aprendem e melhoram continuamente.
O principal objetivo inicial do laboratório é desenvolver novos supercondutores que ofereçam desempenho superior e potencialmente maior eficiência energética do que os materiais atuais. No entanto, a startup bem capitalizada também visa descobrir uma ampla gama de outros materiais inovadores.
Uma meta paralela é agregar sistematicamente todos os dados do mundo físico gerados por seus cientistas de IA à medida que eles misturam, aquecem e manipulam vários pós e matérias-primas em sua busca por inovação.
“Historicamente, os avanços na IA científica têm se baseado em modelos treinados com dados da internet”, observa a empresa em uma postagem introdutória, sugerindo que os grandes modelos de linguagem “esgotaram” em grande parte a web como fonte de dados escalável. “Na Periodic, estamos formando cientistas de IA e laboratórios autônomos para eles operarem.”
A visão é que esses laboratórios não apenas inventem materiais de última geração, mas também produzam um fluxo contínuo de dados experimentais novos e inestimáveis para alimentar a evolução contínua dos modelos de IA.
Embora essa reunião de talentos seja notável, a Periodic Labs não está sozinha na busca por descobertas científicas impulsionadas pela IA. O uso da IA para automatizar avanços na química tem sido uma área de pesquisa acadêmica ativa desde pelo menos 2023. É também o foco de outras entidades, desde startups menores, como a Tetsuwan Scientific, até organizações sem fins lucrativos, como a Future House e o Acceleration Consortium da Universidade de Toronto.
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