Discovered Materials : l'IA pour refroidir les puces
Original : Discovered Materials is playing AI whack-a-mole to hunt cooler chips
Pourquoi c'est important
L'IA appliquée à la découverte de matériaux semi-conducteurs pourrait réduire la consommation énergétique des datacenters.
La startup Discovered Materials utilise des agents IA pour découvrir de nouveaux matériaux semi-conducteurs plus efficaces thermiquement. Elle a levé 9 millions de dollars en seed auprès de Lightspeed India Partners, Peak XV Partners et des business angels dont Paul Graham, après être sortie de Y Combinator.
Les puces utilisées pour les charges de travail IA génèrent une chaleur excessive, ce qui explique en partie la consommation électrique massive des datacenters. La startup Discovered Materials entend résoudre ce problème grâce à des essaims d'agents IA chargés d'identifier de nouveaux matériaux pour construire des circuits intégrés plus efficaces.
Fondée par Advaith Sridhar (ex-Persona AI, Luma Labs) et Akash Ramdas (doctorat en science des matériaux, Stanford), la société a mis au point un pipeline logiciel s'appuyant sur des modèles Anthropic pour générer des pistes de matériaux, combinés à des modèles de physique fondamentale entraînés pour simuler et valider les candidats. Là où Ramdas effectuait environ 20 essais par jour lors de son doctorat, le système peut désormais en traiter des milliers quotidiennement. La startup a publié des exemples de centaines de nouveaux matériaux ainsi que son « Material Discovery Bench », un outil de benchmark des modèles frontier sur ce défi. Elle affirme avoir déjà identifié plusieurs matériaux correspondant aux propriétés de ceux utilisés par de grands fabricants de puces. En cas de découverte prometteuse, elle envisage de déposer des brevets sur leur utilisation dans les GPU ou sur les procédés de fabrication associés.