🥼 Лаборатория на автопилоте: Radical AI ускоряет открытие новых материалов в 10 раз
Стартап Radical AI, основанный материаловедом Джозефом Краузом, представил концепцию «самоуправляемой лаборатории» (self-driving lab), которая уже доказала свою эффективность. За шесть месяцев система синтезировала и протестировала 1200 новых сплавов — это почти в 10 раз быстрее, чем программа DARPA/GE MACH, рассчитанная на 500 сплавов в год. Компания заявляет, что готова выйти на показатель в 100 новых материалов в день.
В основе подхода — «AI-учёный», который не просто автоматизирует процессы, а самостоятельно генерирует гипотезы, планирует эксперименты и анализирует результаты. В отличие от биологии, где молекулы можно описать токенами, в материаловедении критическую роль играют макроскопические переменные: микроструктура, цепочки поставок и методы производства. Radical AI делает ставку на замкнутый цикл: AI-модель → роботизированный синтез → характеризация → новые данные для модели.
Результаты первого раунда исследований впечатляют: AI-учёный предложил и проверил 300 новых материалов, из которых 10 обладают уникальными свойствами и уже готовятся к коммерческому внедрению. Примечательно, что система вышла за пределы известных семейств сплавов, открыв новые комбинации элементов, ранее не описанные в литературе. Это может снизить зависимость от дефицитных компонентов в аэрокосмической и оборонной промышленности.
#AI #Tech #Research #Science #RadicalAI
Стартап Radical AI, основанный материаловедом Джозефом Краузом, представил концепцию «самоуправляемой лаборатории» (self-driving lab), которая уже доказала свою эффективность. За шесть месяцев система синтезировала и протестировала 1200 новых сплавов — это почти в 10 раз быстрее, чем программа DARPA/GE MACH, рассчитанная на 500 сплавов в год. Компания заявляет, что готова выйти на показатель в 100 новых материалов в день.
В основе подхода — «AI-учёный», который не просто автоматизирует процессы, а самостоятельно генерирует гипотезы, планирует эксперименты и анализирует результаты. В отличие от биологии, где молекулы можно описать токенами, в материаловедении критическую роль играют макроскопические переменные: микроструктура, цепочки поставок и методы производства. Radical AI делает ставку на замкнутый цикл: AI-модель → роботизированный синтез → характеризация → новые данные для модели.
Результаты первого раунда исследований впечатляют: AI-учёный предложил и проверил 300 новых материалов, из которых 10 обладают уникальными свойствами и уже готовятся к коммерческому внедрению. Примечательно, что система вышла за пределы известных семейств сплавов, открыв новые комбинации элементов, ранее не описанные в литературе. Это может снизить зависимость от дефицитных компонентов в аэрокосмической и оборонной промышленности.
#AI #Tech #Research #Science #RadicalAI
👍1🔥1