Yapay zekâ sistemlerinin kullandığı çiplerin giderek daha fazla ısınması, veri merkezlerinin enerji tüketimini ve soğutma ihtiyacını da artırıyor. Şimdi ise girişimciler, yapay zekânın oluşturduğu bu sorunu yine yapay zekâ ile çözmeye çalışıyor.
Bu alandaki yeni girişimlerden biri olan Discovered Materials, yapay zekâ ajanlarından oluşan sistemlerle daha verimli entegre devreler üretmek için kullanılabilecek yeni malzemeleri keşfetmeyi hedefliyor. Şirket, Y Combinator'dan çıktıktan sonra Lightspeed India Partners liderliğinde 9 milyon dolarlık tohum yatırım turunu tamamladı. Tura Peak XV Partners ile melek yatırımcılar Paul Graham, Gokul Rajaram ve Thariq Shihipar da katıldı.
Yapay zekâ ajanları binlerce malzeme fikrini test ediyor
Discovered Materials'ın kurucuları Advaith Sridhar ve Akash Ramdas, farklı uzmanlıklarını bir araya getirerek şirketi kurdu. Stanford'da malzeme bilimi alanında doktora yapan Ramdas, malzeme araştırmaları konusunda derin bir deneyime sahip. Sridhar ise daha önce Persona AI ve Luma Labs'te yapay zekâ ajanları üzerinde çalıştı.
İki kurucu, Anthropic modellerini özel bir sistem içerisinde kullanan bir yazılım altyapısı geliştirdi. Sistem önce yeni malzemelere ilişkin adaylar oluşturuyor, ardından şirketin eğittiği temel fizik modelleri bu adaylar üzerinde simülasyonlar gerçekleştirerek malzemelerin gerçekten kullanılabilir olup olmadığını inceliyor.
Sridhar, TechCrunch'a yaptığı açıklamada doktora sürecinde Ramdas'ın günde yaklaşık 20 tahminde bulunabildiğini, bugün ise yapay zekâ ajanlarının bulut üzerinde 7/24 çalışması sayesinde günde binlerce farklı tahmin gerçekleştirebildiklerini söyledi.
Hedef daha az ısınan ve daha verimli çipler
Discovered Materials, yüzlerce yeni malzeme örneğini kamuoyuyla paylaşırken aynı zamanda Material Discovery Bench adlı bir değerlendirme platformunu da tanıttı. Platform, gelişmiş yapay zekâ modellerinin yeni malzeme keşfi problemlerini nasıl çözdüğünü takip etmeyi amaçlıyor.
Şirket, MatNex, SandboxAQ ve CuspAI gibi benzer çalışmalar yürüten girişimlerden farklı olarak özellikle yarı iletkenlerdeki ısınma problemlerine odaklanıyor.
Girişim, büyük çip üreticilerinin hâlihazırda kullandığı malzemelerle benzer özelliklere sahip birkaç yeni malzeme keşfettiğini belirtiyor. Ancak şirket, bu malzemelerin ayrıntılarını şimdilik paylaşmıyor.
Yeni malzeme bulmak yetmiyor
Yeni malzemelerin keşfedilmesindeki en büyük sorunlardan biri, farklı mühendislik gereksinimlerinin aynı anda karşılanması. Örneğin bir malzeme çipin ürettiği ısıyı azaltabilir veya ısı dağılımını iyileştirebilir. Ancak aynı malzemenin çip üretiminde kullanılması son derece zor olabilir.
Benzer şekilde malzemenin elektriksel özellikleri de istenen seviyede olmayabilir.
Lightspeed yatırımcısı Hemant Mohapatra bu süreci atomik yapıların sürekli değiştiği bir "köstebek vurma" oyununa benzetiyor. Ona göre bir malzemenin gerçek dünyada kullanılabilmesi için tüm özelliklerin aynı anda istenen noktada buluşması gerekiyor.
Asıl darboğaz keşif değil, üretim
Lightspeed'e göre yeni maddelerin özelliklerini yapay zekâ ile tahmin etmek, modeller geliştikçe giderek daha sıradan bir sürece dönüşebilir. Discovered Materials'ın avantajı ise kurucu Akash Ramdas'ın malzeme bilimi konusundaki uzmanlığı ve yapay zekâ tarafından önerilen adayları laboratuvar ortamında hızlı şekilde test edebilme kapasitesi.
Şirket, bazı yeni malzemeler üzerinde laboratuvar deneyleri gerçekleştirdiğini belirtiyor.
Ancak yapay zekânın malzeme bilimindeki potansiyeline rağmen sektör henüz ticari ölçekte büyük bir başarı elde etmiş değil. İlaç tarafında Insilico Medicine'ın üretken yapay zekâ ile keşfedilen ve Faz II klinik denemelerine ulaşan Renterosib ilacı önemli örneklerden biri olarak öne çıkıyor.
Malzeme alanında ise MatNex'in nadir toprak elementleri içermeyen kalıcı mıknatısları ile Panasonic ve Citrine Informatics tarafından geliştirilen yeni yarı iletken malzemeleri dikkat çekiyor. Ancak bu çalışmaların henüz geniş ölçekte ticari kullanıma geçtiği söylenemiyor.
Bu nedenle sektör uzmanlarına göre asıl problem daha fazla aday üretmek değil; doğru adayları filtrelemek ve bunları gerçek dünyada üretilebilir hale getirmek.
Discovered Materials çip üreticilerine lisans verecek
Şirket, ticari değere sahip malzemeler keşfettiğinde bunların GPU'larda kullanımını veya söz konusu malzemelerle çip üretme süreçlerini patentlemeyi planlıyor. Daha sonra bu teknolojilerin çip üreticilerine lisanslanması hedefleniyor.
Kurucu Advaith Sridhar, önümüzdeki yıl patentlenmeye değer yeni malzemelere ulaşmayı umuyor.
Bununla birlikte şirketin karşı karşıya olduğu en önemli sınırlamalardan biri yapay zekânın hızlandıramadığı fiziksel üretim süreci. Sridhar'ın da kabul ettiği gibi yapay zekâ adayları çok daha hızlı oluşturabiliyor ancak gerçek dünyada malzemeleri üretmek ve laboratuvarda test etmek hâlâ fiziksel zamana ihtiyaç duyuyor.
Bu nedenle yapay zekâ, malzeme keşfinde binlerce olasılığı kısa sürede değerlendirebilirken, bu adayların gerçekten işe yarayıp yaramadığını belirleyen son aşama hâlâ laboratuvarlarda gerçekleşiyor.
Top comments (0)