Jeden z twórców ChatGPT, Liam Fedus, zebrał 300 mln dolarów na startup Periodic Labs. Jego cel? Zautomatyzować odkrycia naukowe, łącząc AI, roboty i symulacje.
W skrócie:
- Periodic Labs pozyskało 300 mln dolarów w rundzie zalążkowej, prowadzonej przez fundusz Felicis. Wśród inwestorów są Jeff Bezos, Nvidia i Andreessen Horowitz.
- Startup założył Liam Fedus (były pracownik OpenAI) i Ekin Dogus Cubuk (z Google Brain). Celem jest automatyzacja odkryć w dziedzinie materiałoznawstwa.
- Model działania opiera się na cyklu: symulacja AI odkrywa nowe związki, robot je syntetyzuje, a LLM analizuje wyniki i koryguje proces badawczy.
Kiedy jeden z najbardziej cenionych badaczy OpenAI i współtwórca ChatGPT, Liam Fedus, ogłosił odejście z firmy, Dolina Krzemowa wstrzymała oddech. Kiedy chwilę później okazało się, że wraz z Ekinem Dogusem Cubukiem z Google Brain zebrali astronomiczne 300 milionów dolarów w rundzie zalążkowej na swój nowy startup, Periodic Labs, oddech zamienił się w szept zdumienia. To historia o tym, jak dwaj badacze postanowili, że skoro wszyscy mówią o rewolucji AI w nauce, to oni po prostu ją zrobią.
Jakie trzy technologie umożliwiły tę rewolucję?
Pomysł na Periodic Labs narodził się siedem miesięcy temu podczas rozmowy Fedusa z Cubukiem. Obaj doszli do wniosku, że dotarliśmy do punktu zwrotnego. Po latach teoretyzowania o tym, jak generatywna AI zmieni oblicze odkryć naukowych, wreszcie pojawiły się odpowiednie narzędzia. Jak ujął to Cubuk w rozmowie z TechCrunch: “W dziedzinie LLM, nauk eksperymentalnych i symulacji wydarzyło się kilka rzeczy, które sprawiły, że to jest właściwy moment”. Po pierwsze, ramiona robotyczne zdolne do syntezy proszków – czyli mieszania i tworzenia nowych materiałów – stały się wystarczająco niezawodne. Po drugie, symulacje oparte na uczeniu maszynowym osiągnęły poziom wydajności i dokładności pozwalający modelować złożone systemy fizyczne. Po trzecie, i być może najważniejsze, duże modele językowe (LLM) zyskały potężne zdolności rozumowania, w czym Fedus miał niemały udział jako szef kluczowego zespołu w OpenAI. Układanka stała się kompletna. Teoretycznie symulacja może odkryć nowe związki, robot je zmiesza, a LLM przeanalizuje wyniki i zasugeruje poprawki. To w pełni zautomatyzowana nauka o materiałach.
Dlaczego inwestor zatrzymał się w pół kroku na wzgórzu?
Gdy Fedus opuścił OpenAI i puścił w świat tweeta o swoim nowym przedsięwzięciu, rozpętało się piekło. Fundusze venture capital rzuciły się na założycieli. “Mieliśmy wrażenie, jakby to nam składano oferty, a nie my im” – śmiał się Fedus, wspominając, że jeden z inwestorów napisał do nich nawet list miłosny. Pierwszy telefon, który odebrali, był jednak od Petera Denga, byłego kolegi z OpenAI, a obecnie inwestora w Felicis. Spotkali się na kawę, a rozmowę kontynuowali podczas spaceru po wzgórzach San Francisco. W pewnym momencie Fedus rzucił zdanie, które, jak wspomina Deng, “dosłownie zatrzymało go w miejscu”. Stwierdził, że “każdy mówi o uprawianiu nauki, ale żeby uprawiać naukę, trzeba faktycznie uprawiać naukę”. Innymi słowy, potrzebowali dać AI w pełni wyposażone laboratorium, aby mogła testować swoje hipotezy w rzeczywistym, kontrolowanym środowisku. Deng zrozumiał, że to jest właśnie brakujący element. “Prawda o tych modelach jest taka, że wszystko, co wiedzą, mieści się w ramach normalnego rozkładu. Bierzemy mnóstwo danych, a one po prostu odtwarzają to, co znają” – tłumaczył. Aby odkryć coś nowego, trzeba eksperymentować. Deng zobowiązał się do wypisania czeku na miejscu.
Kto sypnął kasą, gdy OpenAI się wycofało?
Co ciekawe, w pierwotnym tweecie Fedus sugerował, że OpenAI będzie jednym z inwestorów. Ostatecznie tak się nie stało, a założyciele nie chcieli komentować dlaczego. Pieniędzy im jednak nie zabrakło. Wręcz przeciwnie. Lista inwestorów Periodic Labs wygląda jak Who’s Who świata technologii. Oprócz Felicis, które poprowadziło rundę, na pokład weszli giganci tacy jak Andreessen Horowitz, DST, fundusz venture capital Nvidii (NVentures) i Accel. Listę uzupełniają aniołowie biznesu: Jeff Bezos, Elad Gil, Eric Schmidt i Jeff Dean. To pokazuje, jak ogromne jest zaufanie rynku do wizji Fedusa i Cubuka. Kluczowym argumentem, który przekonał inwestorów, była nie tylko obietnica przełomowych odkryć, ale też rewolucyjne podejście do danych. W tradycyjnej nauce liczą się sukcesy – publikacje i granty. W modelu Periodic Labs nawet nieudane eksperymenty są cenne, ponieważ generują unikalne dane treningowe dla AI. Jak powiedział Fedus: “Nawiązanie kontaktu z rzeczywistością, włączenie eksperymentów do pętli [AI] – czujemy, że to jest następna granica”.
Co dalej z fabryką odkryć? Nadprzewodniki i armia ekspertów
Z 300 milionami dolarów w kieszeni, Periodic Labs nie marnuje czasu. Firma zatrudniła już ponad dwudziestu wybitnych specjalistów z dziedziny AI i nauki, tworząc prawdziwy “dream team”. Co tydzień jeden z ekspertów prowadzi dla reszty zespołu wykład na poziomie akademickim, aby wszyscy rozumieli każdy aspekt budowanego systemu. Laboratorium już działa, trwają prace nad danymi eksperymentalnymi i symulacjami. Pierwszym celem jest odkrycie nowych materiałów nadprzewodnikowych, co mogłoby stać się technologiczną żyłą złota i zasilić nową erę energooszczędnych technologii. Jest jednak mały haczyk. Roboty, które mają stać się rękami sztucznej inteligencji, jeszcze nie działają. “Ich szkolenie trochę potrwa” – przyznał Cubuk. To oczywiście projekt o ogromnej skali i ryzyku. Odkrycia naukowe, nawet wspomagane przez AI, nie są ani szybkie, ani przewidywalne. A konkurencja nie śpi – samo OpenAI ogłosiło niedawno utworzenie jednostki “OpenAI for Science”, która ma podobne ambicje. Wyścig o zautomatyzowaną przyszłość nauki właśnie się rozpoczął.