Discovered Materials: الذكاء الاصطناعي في سباق بحثي عن رقائق أذكى وأكثر كفاءة

سباق نحو كفاءة الرقائق: Discovered Materials تستخدم الذكاء الاصطناعي لمواجهة تحديات الحرارة

في عالم تتزايد فيه متطلبات الحوسبة، تشكل الحرارة المتولدة عن رقائق الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا، مما يرفع استهلاك الطاقة ويتطلب أنظمة تبريد معقدة. ولمعالجة هذه المشكلة التي ولّدتها التقنية نفسها، يتجه رواد الأعمال إلى الذكاء الاصطناعي.

### Discovered Materials: جولة تمويل جديدة ونهج مبتكر

تعد شركة Discovered Materials من أحدث الشركات التي دخلت هذا المجال، حيث تخطط لاستخدام أسراب من عوامل الذكاء الاصطناعي للعثور على مواد جديدة تساهم في بناء دوائر متكاملة أكثر كفاءة. أعلنت الشركة مؤخرًا عن إغلاق جولة تمويل أولية بقيمة 9 ملايين دولار بقيادة Lightspeed India Partners، وذلك بعد تخرجها من برنامج Y Combinator. وقد شارك في الاستثمار كل من Peak XV Partners ومستثمرين ملائكيين بارزين مثل بول غراهام، غوكل راجارام، وثارق شيهيبار.

### من الأوساط الأكاديمية إلى عالم الشركات الناشئة

أسس الشركة آدفايث سريدار وأكاش رامداس، مستفيدين من خبرة رامداس في علوم المواد وحصوله على درجة الدكتوراه من جامعة ستانفورد، بالإضافة إلى عمل سريدار في مجال العوامل لدى Persona AI و Luma Labs.

لقد ابتكر الفريقان خط أنابيب برمجيًا يعتمد على نماذج Anthropic في بيئة مخصصة لتوليد أفكار لمواد جديدة. بعد ذلك، يتم الاستعانة بنماذج فيزيائية أساسية قاموا بتدريبها لإجراء محاكاة تتحقق من مدى أهمية المواد المرشحة.

وصرح سريدار لـ TechCrunch: "كان [رامداس] يقوم بحوالي 20 تخمينًا يوميًا خلال فترة الدكتوراه. نحن الآن قادرون على إجراء آلاف التخمينات يوميًا عبر تشغيل هذه العوامل على مدار الساعة في السحابة، لاستكشاف اتجاهات بحثية يحددها."

### منصة اكتشاف المواد وتحديات الصناعة

أصدرت Discovered Materials اليوم أمثلة لمئات المواد الجديدة، بالإضافة إلى منصة "Material Discovery Bench" الخاصة بها، المصممة لتتبع أداء النماذج الرائدة في هذا التحدي.

تتنافس الشركة مع شركات مثل MatNex و SandboxAQ و CuspAI التي أطلقت مبادرات مماثلة. لكن Discovered Materials تراهن على التركيز الشديد على المشاكل الحرارية لمواد أشباه الموصلات كمسار للنجاح. وتفيد الشركة بأنها اكتشفت بالفعل عدة مواد تضاهي خصائص المواد المستخدمة حاليًا من قبل كبرى شركات تصنيع الرقائق، لكنها لم تفصح عن تفاصيل إضافية.

يشير هيمانت موهاباترا، الشريك في Lightspeed والذي قاد هذه الجولة، إلى أن "إيجاد مادة مفيدة في العالم الحقيقي يتطلب توافق جميع الخصائص في وقت واحد، وهذا ما يجعلها مشكلة بحثية مثيرة للاهتمام"، واصفًا العملية بأنها "نوع من لعب لعبة 'ضرب الخلد' مع البنى الذرية."

### آفاق المستقبل وتحديات التحقق

يتوقع موهاباترا أن تتحول أعمال التنبؤ بالمواد الجديدة إلى سلعة مع تحسن النماذج. لكن ما يميز Discovered Materials هو خبرة رامداس العميقة في هذا المجال، والقدرة على تشغيل مختبر يمكنه تجربة وتأكيد المواد المرشحة بسرعة. وقد قام المؤسسان بالفعل بهذا مع عدة مواد جديدة.

عند اكتشاف مرشحين قيمين، تخطط الشركة لبراءة اختراع استخدام المواد في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، أو عملية تصنيع الرقائق منها، وترخيصها لشركات تصنيع الرقائق. ويأمل سريدار في أن يكون لديهم مواد جديدة تستحق الحصول على براءة اختراع خلال العام المقبل.

حتى الآن، لم نشهد تأثيرًا تجاريًا حقيقيًا لأي أدوية أو مواد تم اكتشافها بالذكاء الاصطناعي. وأقرب مثال هو عقار Renterosib من Insilico Medicine، الذي اكتشف بالذكاء الاصطناعي التوليدي ووصل إلى المرحلة الثالثة من التجارب السريرية.

ويؤكد موهاباترا أن "العثور على المزيد من المرشحين ليس هو العقبة أمام علوم المواد المدعومة بالذكاء الاصطناعي؛ بل إن تصفيتها بشكل صحيح وتصنيعها هي عنق الزجاجة."

على الرغم من أن سريدار يعتقد أن البيانات والخبرات الفريدة لشركته ستساعدها على المنافسة، إلا أنه يقر بأن "الكثير من هذا سيتضمن بالفعل الذهاب إلى المختبرات الرطبة وصنع الأشياء. وهذه هي العملية التي لا يمكن تسريعها."

*تصحيح: أفادت هذه القصة في الأصل أن Renterosib دخل مرحلة التجارب السريرية الثانية؛ في الواقع، بدأ مرحلة التجارب السريرية الثالثة في يوليو.*