Ein neues Startup namens Periodic Labs, gegründet von ehemaligen Spitzenforschern von OpenAI und Google, hat in einer außergewöhnlichen Seed-Finanzierungsrunde 300 Millionen US-Dollar erhalten. Das Unternehmen will die Entdeckung neuer Materialien mithilfe künstlicher Intelligenz und vollautomatischer Labore beschleunigen.
Das Wichtigste in Kürze
- Gründungsteam: Periodic Labs wurde von Liam Fedus (ehemals OpenAI) und Ekin Dogus Cubuk (ehemals Google Brain) gegründet.
- Finanzierung: Das Startup sicherte sich eine Seed-Runde in Höhe von 300 Millionen US-Dollar, angeführt von der Risikokapitalgesellschaft Felicis.
- Unternehmensziel: Die Beschleunigung der wissenschaftlichen Forschung, insbesondere in der Materialwissenschaft, durch den Einsatz von KI, Simulationen und Robotik.
- Erster Fokus: Die Entdeckung neuer Supraleiter, die Technologien wie Computer und Energieübertragung revolutionieren könnten.
Ein neues Zeitalter der wissenschaftlichen Entdeckung
Im Silicon Valley entsteht ein neues Unternehmen, das die Art und Weise, wie wissenschaftliche Durchbrüche erzielt werden, grundlegend verändern könnte. Periodic Labs, gegründet von zwei der führenden Köpfe der KI-Forschung, kombiniert die neuesten Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, Robotik und Simulation.
Die Gründer sind Liam Fedus, einer der maßgeblichen Entwickler hinter ChatGPT bei OpenAI, und Ekin Dogus Cubuk, ein renommierter Forscher für maschinelles Lernen und Materialwissenschaft von Google Brain. Sie erkannten, dass die Zeit reif ist, um den lang gehegten Traum von KI-gesteuerter Wissenschaft in die Realität umzusetzen.
Drei technologische Säulen
Laut Cubuk sind drei entscheidende Entwicklungen zusammengekommen, die dieses Vorhaben erst jetzt ermöglichen. Erstens haben sich Roboterarme, die für die Synthese von pulverförmigen Materialien benötigt werden, als zuverlässig erwiesen. Zweitens sind Simulationen durch maschinelles Lernen heute effizient und genau genug, um komplexe physikalische Systeme zu modellieren.
Drittens, und hier kommt die Expertise von Fedus ins Spiel, verfügen große Sprachmodelle (LLMs) mittlerweile über leistungsstarke logische Fähigkeiten. Diese drei Komponenten bilden das Fundament von Periodic Labs: Eine Simulation kann theoretisch neue Verbindungen entdecken, ein Roboter mischt die Materialien, und eine KI analysiert die Ergebnisse, um den nächsten Schritt vorzuschlagen.
Hintergrund: Automatisierte Wissenschaft
Die Idee ist nicht völlig neu. Ekin Dogus Cubuk war bereits Mitautor einer bahnbrechenden Studie im Jahr 2023. Damals baute ein Google-Forschungsteam ein vollautomatisches, robotergestütztes Labor und entdeckte 41 neuartige Verbindungen, deren Rezepte von Sprachmodellen vorgeschlagen wurden. Periodic Labs will diesen Ansatz nun im kommerziellen Maßstab weiterentwickeln.
Der Weg zur Rekordfinanzierung
Die Gründung von Periodic Labs sorgte in der Investorenszene für enormes Aufsehen. Nachdem Fedus seinen Abschied von OpenAI bekannt gab, entbrannte ein regelrechter Wettbewerb unter Risikokapitalgebern. „Es fühlte sich fast so an, als würden wir umworben werden. Ein Investor schrieb sogar einen Liebesbrief an Periodic Labs“, erinnert sich Fedus.
Obwohl Fedus ursprünglich eine Partnerschaft mit OpenAI andeutete, kam eine Investition von seinem ehemaligen Arbeitgeber letztlich nicht zustande. Das war jedoch kein Hindernis. Das erste Gespräch führten die Gründer mit Peter Deng, einem ehemaligen OpenAI-Kollegen, der inzwischen als Investor für die Firma Felicis tätig ist.
„Liam ist eine große Nummer bei OpenAI, sehr beliebt und ein extrem einflussreicher Forscher“, erklärte Deng. „Als ich hörte, dass er geht, habe ich ihm sofort geschrieben.“
Ein Deal auf den Hügeln von San Francisco
Das entscheidende Gespräch fand während eines Spaziergangs durch die hügelige Nachbarschaft Noe Valley in San Francisco statt. Deng berichtet von einem Moment, der ihn innehalten ließ. Fedus erklärte ihm, dass man, um Wissenschaft zu betreiben, auch tatsächlich Wissenschaft betreiben müsse – sprich, man braucht ein echtes Labor, um Hypothesen zu testen.
„Die Wahrheit über diese Modelle ist, dass alles, was sie wissen, innerhalb der Normalverteilung liegt“, so Deng. „Um etwas Neues zu entdecken, muss man Hypothesen testen.“ Überzeugt von dieser Vision, sicherte Deng die Finanzierung noch während des Spaziergangs zu – zu einem Zeitpunkt, als das Unternehmen noch nicht einmal offiziell gegründet war oder einen Namen hatte.
Starkes Investoren-Netzwerk
Neben dem Hauptinvestor Felicis beteiligten sich weitere namhafte Geldgeber an der 300-Millionen-Dollar-Runde. Dazu gehören Andreessen Horowitz, DST, der Risikokapitalarm von Nvidia (NVentures) und Accel. Auch prominente Einzelinvestoren wie Jeff Bezos und Eric Schmidt sind an Bord.
Das Ziel: Neue Supraleiter finden
Mit dem gesicherten Kapital hat Periodic Labs bereits ein Team von über zwei Dutzend Experten aus den Bereichen KI und Wissenschaft zusammengestellt. Darunter befinden sich bekannte Namen wie Alexandre Passos, der Materialwissenschaftler Eric Toberer und Matt Horton, ein Entwickler von Microsofts GenAI-Tools für die Materialwissenschaft.
Das Team arbeitet bereits in einem eingerichteten Labor mit experimentellen Daten und Simulationen. Das erste große Ziel ist die Entdeckung neuer Supraleiter. Solche Materialien, die elektrischen Strom ohne Widerstand leiten, könnten die Effizienz von Computern, Stromnetzen und vielen anderen Technologien drastisch verbessern.
Daten als wertvollstes Gut
Ein zentraler Aspekt der Strategie von Periodic Labs ist die Datengewinnung. Die Gründer betonen, dass selbst gescheiterte Experimente äußerst wertvoll sind. Jeder Versuch liefert reale Daten, die zum Training und zur Verbesserung der KI-Modelle verwendet werden können.
„Den Kontakt mit der Realität herstellen, Experimente in die [KI-]Schleife einbringen – wir haben das Gefühl, dass dies die nächste Grenze ist“, sagte Fedus. Dieser Ansatz könnte das traditionelle wissenschaftliche System verändern, das oft nur Erfolge belohnt, anstatt die reine Erforschung zu fördern.
Die Roboter, die die physischen Experimente durchführen sollen, sind noch nicht in Betrieb. Laut Cubuk wird es „eine Weile dauern, sie zu trainieren“. Dennoch ist der Grundstein für eine potenziell revolutionäre Art der Forschung gelegt. Ob es dem hochkarätigen Team gelingt, die großen Versprechen einzulösen, wird die Zukunft zeigen.
