Osegi
Girişimler·2 dk okuma

Discovered Materials, yapay zekâya malzeme bilimi için 1 milyon dolar sunuyor

Y Combinator destekli Discovered Materials, yapay zekâ modellerinin çözmesi için malzeme biliminin beş açık problemine toplam 1 milyon dolarlık ödül koydu.

Researcher in a lab examining a silicon wafer, illustrating AI-driven materials science for advanced chips.
Görsel: TechCrunch

San Francisco merkezli ve kuruluşu birkaç aylık Discovered Materials, gelişmiş çipler için yeni maddeler bulmakta yapay zekâ modellerinden yararlanıyor. Şirket, malzeme biliminin beş kritik problemini çözecek yapay zekâ modelleri için toplam 1 milyon dolarlık ödül havuzu duyurdu.

Öncü yapay zekâ modelleri matematikteki bir dizi çözülmemiş problemi halletti ve yaşam bilimlerinde ilerleme kaydetti. Ancak ileri malzemelerin karmaşık fiziğini henüz tam anlamıyla çözebilmiş değil. Y Combinator’ın 2026 bahar dönemine katılan şirketin kurucu ortaklarından Advaith Sridhar’a göre malzeme biliminde problemleri net biçimde tanımlamak daha zor, çünkü matematikteki gibi “evet” ya da “hayır” cevabına varılan kesin bir tanım yok.

Beş açık problem

Malzeme biliminde Milenyum Ödülü Problemleri benzeri bir liste bulunmadığından şirket, önde gelen üniversitelerden akademisyenlerden oluşan bir danışma grubu kurdu. Grup şu beş problemi belirledi:

  • Kuprat süperiletkenliğini, yani bazı malzemelerin ultra düşük sıcaklıkta sıfır elektrik direncine sahip olmasını açıklayan bir teori.
  • Neredeyse tüm yarı iletkenlerde bulunan silisyum ile silisyum dioksit arasındaki arayüz yapılarını öngören sayısal bir yöntem.
  • Tane yapısını ısıl özelliklere eşleyerek daha iyi ısı dağıtan malzemelerin tasarlanmasını sağlayan sayısal bir yöntem.
  • Işık tutulmasının malzemelerin davranışını, özellikle süperiletkenlik çevresinde neden değiştirdiğini öngören bir teori.
  • Atom ve molekül yapılarını modellemede kullanılan yoğunluk fonksiyonel teorisini geliştiren sayısal bir yöntem.

Çalışmalara katkı veren Stanford profesörü Felipe Jornada, bu olguların açıklanmasının fiziğe dair anlayışı artıracağını, elektronik, enerji depolama ve geleceğin malzemelerinin üretimini doğrudan etkileyeceğini söyledi.

Modeller tırmanıyor mu?

Şirket, problemleri duyurmadan önce öncü laboratuvar modellerini internet erişimi ve başka kaynaklarla günlerce özerk çalıştırdı. Modeller her problemde birkaç gün harcadı, ancak belirgin ilerleme sağlayamadı. Yine de OpenAI veya Anthropic’in daha fazla hesaplama gücü ya da daha yeni bir modelle denemesi akla yatkın.

Sridhar, çözümü kimin bulduğunun şirket için fazla önemli olmadığını, amacın bu problemleri bir hedef çizgisi olarak sunmak olduğunu belirtti. Çabaların izlenmesi, modellerin bu alanda ilerleyip ilerlemediğini gösterecek.

Discovered Materials’ın ana odağı yarı iletkenlerde kullanılacak yeni malzemeler. Şirket çip devleriyle ortak araştırma yürütüyor, kendi bilimsel çalışmalarını da finanse ediyor. Ağustosta tohum yatırımını duyurduğunda Sridhar bir yıl içinde işe yarar bir malzeme üretmeyi umduğunu söylemişti. Bugün takvimin biraz hızlandığını ve endüstriyel açıdan faydalı malzemeleri bir yıldan kısa sürede bulacaklarına daha çok güvendiğini ifade ediyor.

Göz atmaya değer uygulamalar

SUMO: sayı bulmacası

Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.

Dialo: konuşarak dil öğrenin

Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.

Etiketler:discovered materialsy combinatormaterials scienceaisemiconductorssuperconductivity

Aynı günden diğer haberler

Tümünü gör →

Daha fazla: Girişimler

Tümünü gör →