Discovered Materials quiere encontrar nuevos materiales para que los chips de IA consuman menos energía.
La expansión de la inteligencia artificial ha intensificado un problema muy concreto: los chips se calientan y obligan a los centros de datos a gastar más electricidad en refrigeración. Discovered Materials propone atacar esa limitación con agentes de IA capaces de buscar materiales para circuitos integrados más eficientes.
La empresa, nacida tras el paso de sus fundadores por Y Combinator, acaba de cerrar una ronda semilla de 9 millones de dólares. Advaith Sridhar aporta experiencia en agentes de IA, mientras que Akash Ramdas llega de la ciencia de materiales. Esa combinación define el enfoque de la plataforma.
Su flujo de trabajo utiliza modelos de Anthropic para proponer estructuras. Después, modelos físicos entrenados por el equipo simulan si esas propuestas tienen interés real. La promesa está en multiplicar el ritmo de búsqueda: de unas veinte hipótesis diarias a miles de intentos en la nube.
Discovered Materials ha difundido ejemplos de cientos de candidatos y una evaluación llamada Material Discovery Bench para comparar modelos. Aunque existen iniciativas similares, la compañía defiende una especialización estrecha en los problemas térmicos de los semiconductores. Afirma haber hallado materiales cercanos a los usados por grandes fabricantes, sin revelar detalles.
El obstáculo es que la utilidad industrial exige varias condiciones a la vez. Un material puede mejorar la disipación del calor y ser difícil de fabricar o inadecuado eléctricamente. Por eso, la empresa prevé combinar simulaciones con laboratorio y, si encuentra candidatos valiosos, patentar usos en GPU o procesos de fabricación. La IA acelera la criba, pero el laboratorio sigue marcando el ritmo.
Basado en: Tim Fernholz, TechCrunch