डिस्कवर्ड मटेरियल्स एआई व्हैक-ए-मोल खेलकर कूलर चिप्स की खोज करता है

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डिस्कवर्ड मटेरियल्स, वाई कॉम्बिनेटर से निकली एक स्टार्टअप, ने लाइटस्पीड इंडिया पार्टनर्स के नेतृत्व में 9 मिलियन डॉलर की सीड फंडिंग बंद की है, ताकि अधिक कुशल चिप्स के लिए नई सामग्री खोजने हेतु एआई एजेंटों का उपयोग किया जा सके। कंपनी लीड उत्पन्न करने के लिए एंथ्रोपिक मॉडल और उन्हें सत्यापित करने के लिए अपने स्वयं के भौतिकी मॉडल का उपयोग करती है, जिसका उद्देश्य एआई डेटा सेंटरों में ओवरहीटिंग की समस्या को हल करना है।
डिस्कवर्ड मैटेरियल्स, एक स्टार्टअप जिसकी स्थापना अद्वैत श्रीधर और आकाश रामदास ने की है, एआई चिप्स की गर्मी की समस्या को संबोधित करते हुए, अधिक कुशल एकीकृत सर्किट बनाने के लिए नई सामग्री खोजने हेतु एआई एजेंटों के समूह का उपयोग कर रहा है। कंपनी ने हाल ही में लाइटस्पीड इंडिया पार्टनर्स के नेतृत्व में 9 मिलियन डॉलर का सीड राउंड बंद किया, जिसमें पीक XV पार्टनर्स और एंजेल निवेशक पॉल ग्राहम, गोकुल राजाराम और थारिक शिहिपार ने भाग लिया। यह वाई कॉम्बिनेटर से उभरने के बाद हुआ है। संस्थापक रामदास के स्टैनफोर्ड से सामग्री विज्ञान में पीएचडी और श्रीधर के पर्सोना एआई और लूमा लैब्स में एजेंटों पर काम करने के अनुभव को जोड़ते हैं। उनकी सॉफ्टवेयर पाइपलाइन एक कस्टम हार्नेस में एंथ्रोपिक मॉडल का उपयोग करके सामग्री के लीड उत्पन्न करती है, फिर उन्हें प्रशिक्षित मौलिक भौतिकी मॉडल का उपयोग करके सत्यापित करती है। कंपनी का दावा है कि वह प्रतिदिन हजारों अनुमान लगाती है, जबकि रामदास के पीएचडी के दौरान प्रतिदिन लगभग 20 थे। उन्होंने आज सैकड़ों नई सामग्रियों के उदाहरण और अपना मटेरियल डिस्कवरी बेंच जारी किया। मैटनेक्स, सैंडबॉक्सएक्यू और कस्पएआई जैसे प्रतियोगी भी समान प्रयासों पर काम कर रहे हैं, लेकिन डिस्कवर्ड मटेरियल्स अर्धचालक सामग्रियों की तापीय समस्याओं पर केंद्रित है। स्टार्टअप ने पहले ही प्रमुख चिप निर्माताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली सामग्रियों के गुणों से मेल खाती सामग्री ढूंढ ली है, लेकिन विवरण साझा नहीं कर सकता। एक चुनौती इंजीनियरिंग ट्रेड-स्पेस है, क्योंकि गर्मी अपव्यय में सुधार करने वाली सामग्री निर्माण में कठिन हो सकती है या विद्युतीय गुणों से समझौता कर सकती है। लाइटस्पीड के हेमंत मोहापात्रा, जिन्होंने इस दौर का नेतृत्व किया, इसकी तुलना परमाणु संरचनाओं के साथ छेड़छाड़ से करते हैं। उन्हें उम्मीद है कि सामग्री भविष्यवाणी वस्तु - विनिमय वाली हो जाएगी, लेकिन रामदास की विशेषज्ञता और तीव्र प्रयोगशाला सत्यापन डिस्कवर्ड मटेरियल्स को बढ़त देते हैं। जब मूल्यवान उम्मीदवार मिलते हैं, तो कंपनी जीपीयू या विनिर्माण प्रक्रियाओं में सामग्री के उपयोग को पेटेंट कराने और चिप निर्माताओं को लाइसेंस देने की योजना बनाती है। हालांकि, एआई-खोजी गई सामग्रियों का व्यावसायिक प्रभाव अभी तक नहीं हुआ है; सबसे निकट इंसिलिको मेडिसिन की दवा रेंटरोसिब है, जो चरण II परीक्षणों में है। मोहापात्रा का मानना है कि बाधा उम्मीदवारों को खोजना नहीं, बल्कि छानना और संश्लेषित करना है। श्रीधर स्वीकार करते हैं कि इस प्रक्रिया में गीली प्रयोगशालाएं शामिल हैं और इसे तेज नहीं किया जा सकता है, लेकिन उनका अनूठा डेटा और विशेषज्ञता सीमावर्ती प्रयोगशालाओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने में मदद करेगी।
स्रोत: TechCrunch AI — मूल
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