ИИ-агенты ищут материалы для чипов тысячами вариантов в день
Discovered Materials: рой AI-агентов (Anthropic) вместо учёного — тысячи вариантов материалов в день. Цель — охлаждение AI-чипов. $9 млн, YC, Lightspeed.
Стартап Discovered Materials, вышедший из Y Combinator, использует рой AI-агентов на базе моделей Anthropic для поиска новых полупроводниковых материалов. Если традиционный учёный с докторской степенью проверял 20 вариантов в день, то система генерирует тысячи кандидатов и сразу прогоняет их через собственные физические симуляции.
Цель: охлаждение AI-процессоров
Главная мишень — теплопроводящие материалы для чипов под AI-нагрузки. Перегрев ограничивает производительность: чем горячее чип, тем ниже его частота и тем дороже охлаждение серверного зала. Команда уже описала сотни новых материалов и запустила Material Discovery Bench — публичный рейтинг, показывающий, насколько хорошо ведущие LLM справляются с задачами материаловедения.
Инвестиции и команда
Стартап поднял $9 млн от Lightspeed India Partners с участием Peak XV Partners и ангелов Пола Грэма и Гокула Раджарама. Основатели — Акаш Рамдас (PhD по материаловедению, Стэнфорд) и Адвайт Шридхар (ранее AI-агенты в Persona AI и Luma Labs). Применение агентных систем к поиску физических материалов означает, что ИИ начинает ускорять не только программный, но и аппаратный слой инфраструктуры.
Источник: techcrunch.com
Бесплатный курс
Хватит читать про ИИ — начни строить с ним
Бесплатный курс Claude Code: свой первый сайт, инструмент или игра — без программирования. Без апсейлов и кросс-сейлов — здесь нечего купить.
Начать →
Автор
Евгений Арсентьев
PhD · CEO, digital health
Статьи · Свежие статьи