Esta startup utiliza IA para procurar materiais de chips que funcionam mais frescos

Pontos-chave

• A Discovered Materials fechou uma ronda de financiamento inicial de 9 milhões de dólares liderada pela Lightspeed India Partners em 2025.
• A startup utiliza agentes de IA, software que pode executar tarefas de forma autónoma 24 horas por dia, para testar milhares de potenciais materiais de chips por dia.
• Os seus fundadores acreditam que o verdadeiro estrangulamento na ciência dos materiais assistida por IA não é encontrar candidatos, mas verificá-los e fabricá-los fisicamente.
• Nenhum material descoberto por IA chegou ainda à produção comercial em larga escala, em chips ou em qualquer outra indústria.

Os chips aquecem. Esse calor é o motivo pelo qual os centros de dados, os vastos edifícios do tamanho de armazéns cheios de computadores que alimentam desde vídeo em streaming até chatbots de IA, consomem enormes quantidades de electricidade e necessitam de sistemas de refrigeração robustos. A Discovered Materials, uma startup que surgiu da conhecida escola de startups Y Combinator, acredita que a IA pode ajudar a resolver o problema.

A empresa anunciou esta semana que fechou uma ronda de financiamento inicial de 9 milhões de dólares, com apoio da Lightspeed India Partners, Peak XV Partners, e dos investidores anjo Paul Graham, Gokul Rajaram, e Thariq Shihipar.

O que é que a empresa realmente faz?

A Discovered Materials utiliza enxames de agentes de IA executados em computadores na nuvem para procurar novos materiais que pudessem fazer com que os chips de computador gerassem menos calor. O co-fundador Akash Ramdas obteve um doutoramento em ciência dos materiais pela Stanford; o seu parceiro Advaith Sridhar trabalhou anteriormente em agentes de IA em duas outras empresas tecnológicas.

Ramdas conseguia testar cerca de 20 ideias de materiais por dia manualmente durante a sua investigação de doutoramento. O sistema da startup agora executa milhares de testes por dia, continuamente, tendo agentes de IA a explorar ideias para as quais os orienta.

O sistema funciona em duas fases. Primeiro, utiliza modelos construídos pela empresa de IA Anthropic, criadora do chatbot Claude, para gerar listas de materiais promissores. Depois executa esses candidatos através de modelos de simulação física que a equipa treinou por si, para verificar se os materiais realmente valem a pena ser perseguidos.

Por que é que encontrar materiais de chips mais frescos é tão difícil?

Um material que mantém os chips frescos pode ser impossível de fabricar, ou pode funcionar termicamente mas falhar electricamente. Como Hemant Mohapatra, o parceiro da Lightspeed que liderou esta ronda de financiamento, disse à TechCrunch: "É um pouco como jogar whack-a-mole com estruturas atómicas. Um material só é útil no mundo real se todas elas convergirem ao mesmo tempo."

A Discovered Materials divulgou exemplos de centenas de novos materiais candidatos esta semana, juntamente com uma ferramenta de benchmarking pública chamada "Material Discovery Bench" que acompanha o desempenho de modelos de IA de fronteira, ou seja, os sistemas de IA mais capazes disponíveis, neste problema de pesquisa.

Várias outras empresas, incluindo MatNex, SandboxAQ, e CuspAI, estão a trabalhar no mesmo espaço. A Discovered Materials está a apostar que concentrar-se estritamente no problema do calor nos semicondutores, a classe de materiais de que os chips são feitos, lhe confere uma vantagem.

O que é que isto significa na prática?

Por enquanto, doentes, consumidores e compradores de chips não devem esperar mudanças imediatas. Nenhum medicamento ou material encontrado com IA chegou ainda à escala comercial. O exemplo mais próximo é um medicamento para o cancro chamado Renterosib, desenvolvido pela Insilico Medicine, que se tornou o primeiro medicamento descoberto com IA a generativa a chegar a um ensaio clínico de Fase II, um teste de segurança e eficácia em humanos numa fase intermédia.

Mohapatra acredita que o obstáculo não é uma escassez de materiais candidatos. "Filtrá-los correctamente e sintetizá-los é o estrangulamento," disse. Sridhar concorda: "Muito disto envolverá realmente ir para laboratórios húmidos e fazer coisas também. E este é o processo que não pode ser acelerado."

Se a startup encontrar materiais que valha a pena proteger, o plano é patentear e licenciar a sua utilização aos fabricantes de chips. Sridhar espera ter descobertas patenteáveis dentro do próximo ano.

Perguntas frequentes

É que isto afecta a minha factura de electricidade ou o custo dos serviços de IA?

Ainda não. A startup encontra-se numa fase inicial de investigação, e qualquer novo material de chip demoraria anos a chegar à produção em massa. Chips mais baratos e frescos poderiam eventualmente reduzir o custo de executar serviços de IA, mas esse resultado ainda está bem longe no futuro.

É que a IA é realmente boa a descobrir novos materiais?

A IA pode reduzir rapidamente um vasto espaço de possibilidades, mas a validação final ainda requer trabalho de laboratório físico que demora tempo e não pode ser automatizado. Resultados promissores existem em toda a indústria, mas nenhum chegou ainda ao uso comercial em larga escala.