· Original en inglés · Resumen IA

Discovered Materials usa agentes de IA para cazar chips más frescos y cierra una ronda semilla de 9 millones

Fuentes: Discovered Materials is playing AI whack-a-mole to hunt cooler chips

La startup Discovered Materials ha cerrado una ronda semilla de 9 millones de dólares liderada por Lightspeed India Partners, con la participación de Peak XV Partners, Paul Graham, Gokul Rajaram y Thariq Shihipar. La empresa, surgida de Y Combinator, fue fundada por Advaith Sridhar y Akash Ramdas y aprovecha la experiencia de este último, doctor en ciencia de materiales por Stanford, junto al trabajo de Sridhar en agentes de IA en Persona AI y Luma Labs.

Su propuesta es utilizar enjambres de agentes de IA construidos sobre modelos de Anthropic para proponer nuevos materiales candidatos, y después recurrir a modelos fundamentales de física entrenados por la propia compañía que ejecutan simulaciones para verificar si esos materiales tienen propiedades útiles. Mientras Ramdas elaboraba unas 20 hipótesis al día durante su doctorado, los agentes pueden explorar miles de hipótesis diarias en la nube, según explicó Sridhar a TechCrunch. En paralelo, la compañía ha presentado su "Material Discovery Bench", pensado para evaluar cómo los modelos frontera abordan este problema, junto con ejemplos de cientos de materiales nuevos.

El foco de la empresa es el calor que generan los chips para cargas de IA, una de las causas del elevado consumo eléctrico y de la necesidad de refrigeración en los centros de datos. Compite con MatNex, SandboxAQ y CuspAI, pero se diferencia por apostar por las propiedades térmicas de los semiconductores. La startup afirma haber descubierto ya varios materiales con propiedades equivalentes a las de compuestos empleados por grandes fabricantes, aunque no ha revelado cuáles. Cuando identifiquen candidatos válidos, prevén patentear su uso en GPUs o el proceso de fabricación y licenciar las patentes a los fabricantes.

El socio de Lightspeed Hemant Mohapatra advierte de que el reto no es solo generar candidatos, sino sintetizarlos y fabricarlos: "es como jugar al whack-a-mole con estructuras atómicas". Hasta ahora, ningún material descubierto por IA ha alcanzado una implantación comercial a gran escala, recuerdan fuentes del sector.