Periodic Labs, unterstützt von Andreessen Horowitz (a16z), Nvidia, Jeff Bezos und Eric Schmidt, will das schmutzige Geheimnis der KI lösen: Modelle sind hervorragend in Mathematik und beim Programmieren, haben aber Schwierigkeiten mit realer Physik und Chemie.
Warum? Sie haben die rund 10 Billionen Trainings-Token des Internets ausgeschöpft, und die wissenschaftliche Literatur ist zu verrauscht, um daraus zu lernen.
Der Zeitpunkt könnte nicht besser sein
Der Chief Scientist von OpenAI räumte kürzlich ein, dass sie ein „Eval-Defizit“ haben und „tatsächliche Entdeckungen“ bei realen Problemen benötigen. Das neue Applied-Evals-Team testet den Nutzen jenseits von Benchmarks, um „Vibe-Forscher“ zu entwickeln, und arbeitet an einem automatisierten Forschungsagenten.
Doch Vibe-Forscher brauchen etwas, das sie evaluieren können. Hier kommen die Periodic Labs ins Spiel.
Das Unternehmen baut Roboterlabore, in denen KI Materialien synthetisieren, sie erhitzen, ihre Eigenschaften messen und aus den tatsächlichen Vorgängen lernen kann. Echte Roboter. Echte Chemikalien. Echte Physik. Wie Periodic es ausdrückt: „Solange kein Experiment Teil der Schleife ist, denken wir nur nach. Bis man es ausprobiert, ist man keinen Schritt weiter.“
Die Zusammenhänge
Das sieht folgendermaßen aus: Menschliche Evaluatoren stoßen den Prozess an → Der KI-Agent entwickelt Experimente → Roboterlabore führen sie durch → Die „Natur“ selbst liefert ein Belohnungssignal (hat das Experiment funktioniert?) → Die Daten verbessern die Modelle.
Periodic hilft bereits Halbleiterherstellern bei der Lösung von Problemen mit der Wärmeableitung. Zunächst konzentrieren sie sich darauf, zielen letztlich aber auf Supraleiter, Chips der nächsten Generation und Materialien, die das Mooresche Gesetz wiederbeleben könnten. Das ist vergleichbar mit der Anti-Unendlich-Schrottmaschine (also Sora 2) … einer unendlichen WISSENSCHAFTSMASCHINE.
Und wie Periodic sagt: „Wissenschaft ist niemals abgeschlossen.“
Anmerkung der Redaktion: Dieser Inhalt erschien ursprünglich im heutigen Newsletter unserer Schwesterpublikation The Neuron. Um mehr von The Neuron zu lesen, können Sie sich hier für den Newsletter anmelden.