Periodic Labs籌得3億美元，加快利用人工智能推動科學研究
人工智能初創公司Periodic Labs近日成功籌集3億美元資金，目標是加速科學研究進程。
這輪種子輪融資由Andreessen Horowitz領投，Nvidia、Accel及DST等亦有參與。Periodic Labs在周二宣布此消息時透露，多位科技界重量級人物亦有投資，包括Jeff Bezos、Eric Schmidt、Google首席科學家Jeff Dean及初創投資人Elad Gil。
據彭博社上月報道，這輪融資令Periodic Labs的估值達到10億美元，消息人士更指OpenAI曾考慮參與投資。
Periodic Labs致力研發能自動化部分科學研究工作的人工智能模型。公司表示，其算法將操控自主運作的粉末合成實驗室，這些實驗室會將材料轉化為粉末，通過加熱及混合製造新化合物，並利用機械人完成部分研究任務。
有時候，一個材料科學實驗可產生數GB數據。Periodic Labs計劃利用實驗室內的數據來優化其AI模型，期望這些數據比公開網絡上的數據更能提升算法的研究效率。
公司首要目標是研發能在較高溫度下運作的超導體，現有超導體多只能在低於零下的溫度下工作。若成功，這類超導體能促進更高效芯片及電網基建的發展。
電流通過金屬線時會產生熱能，這也是數據中心需冷卻設備的原因。超導體能無熱損耗地傳導電流，理論上可用來打造更節能的伺服器，但現有超導體因需極低溫環境而未能實用於數據中心硬件。Periodic Labs希望透過半導體研究突破這一瓶頸。
Periodic Labs由聯合創辦人Ekin Dogus Cubuk及Liam Fedus領導。Cubuk曾任Google DeepMind材料及化學團隊主管，曾共同開發材料發現模型GNoME；Fedus則是OpenAI前研究副總裁。
團隊成員還包括來自Meta、Databricks及三星電子等大型科技公司的逾二十名研究員。公司將利用新資金招聘更多技術人才，特別是AI研究員、實驗專家及模擬專家。
Periodic Labs在一篇博客中指出：「我們亦致力將解決方案推廣至產業界，例如幫助一家半導體製造商解決芯片散熱問題，為其工程師及研究員培訓定制代理，協助他們分析實驗數據，加快迭代速度。」
評論與分析：
Periodic Labs的這輪3億美元融資，反映出市場對人工智能在科學研究領域應用的高度期待。透過自動化實驗室及深度學習模型，Periodic Labs不僅希望提升材料科學的研究效率，更瞄準了超導體這一極具挑戰性的技術難題。若能成功研發出高溫超導體，將對半導體產業及數據中心硬件帶來革命性影響，推動更節能、更高效的計算設備誕生。
這家公司背後的技術陣容強大，匯聚了來自Google DeepMind、OpenAI及多家科技巨頭的頂尖人才，這種跨界融合的團隊組合，無疑增加了其技術突破的可能性。
然而，科學研究本身充滿不確定性，尤其是材料科學領域的創新往往需要長時間的試錯和驗證。Periodic Labs能否將AI與實驗室自動化完美結合，真正實現「自主研究」，值得業界密切關注。
此外，Periodic Labs利用自家實驗數據來訓練AI模型，避免依賴公開網絡數據，這點非常關鍵。公開數據往往雜亂且不具針對性，而專門設計的實驗數據能大幅提升模型的精準度和適用性，這也是Periodic Labs在競爭中脫穎而出的優勢之一。
總括而言，Periodic Labs不僅代表了AI與科學研究融合的新趨勢，也揭示了未來科技創新的可能方向：通過AI驅動的實驗自動化，縮短創新周期，推動基礎科學與應用技術的跨越式發展。這種模式若被證明成功，將對整個科技生態系統產生深遠影響。
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