O que aconteceu
A Discovered Materials, startup de San Francisco fundada há apenas alguns meses que aplica modelos de IA à busca de novas substâncias para a fabricação de chips, lançou um fundo de prêmios de US$ 1 milhão para soluções de cinco problemas em aberto da ciência de materiais, segundo o TechCrunch. Cada solução aceita rende US$ 200 mil. A Y Combinator incluiu a empresa em sua turma da primavera de 2026.
Um grupo consultivo de acadêmicos de grandes universidades ajudou a definir os problemas. Entre eles estão uma teoria da supercondutividade dos cupratos e uma teoria sobre por que a exposição à luz altera o comportamento dos materiais. Os demais pedem métodos numéricos para prever as estruturas de interface entre silício e dióxido de silício, para relacionar a estrutura dos grãos às propriedades térmicas e para aprimorar a Teoria do Funcional da Densidade (Density Functional Theory).
Antes de tornar a iniciativa pública, a empresa deixou modelos de laboratórios de fronteira atacarem os problemas como agentes autônomos com acesso à internet, dedicando vários dias a cada um, com pouco progresso. O cofundador Advaith Sridhar disse que não importa quem chegue a uma solução. Segundo ele, o objetivo é fixar metas que mostrem se os modelos estão melhorando na área.
Contexto
Os modelos de IA de fronteira resolveram problemas matemáticos importantes e avançaram nas ciências da vida, mas progrediram menos na física de materiais avançados. A Discovered Materials anunciou uma rodada seed em agosto e trabalha com grandes empresas de chips em pesquisas, ao mesmo tempo em que financia seus próprios projetos. Sridhar disse que agora espera encontrar um material útil para a indústria em menos de um ano, mais rápido do que projetava na época.
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