Discovered Materials, Çip Termal Zorluklarını Çözmek İçin Yapay Zeka Ajanlarını Kullanıyor
Yapay zeka iş yükleri veri merkezlerini termal sınırlarına kadar zorlarken, yeni bir girişim, yarattığı soruna karşı üretken yapay zekayı kullanıyor. Discovered Materials, yeni ve ısı dağıtan malzemeler bulmak için otonom yapay zeka ajanlarını kullanarak çipleri daha verimli hale getirmeyi hedefliyor.
Yapay Zeka Sürüleri ve Fizik Modelleri ile Keşfi Ölçeklendirmek
Modern çip üretimindeki darboğaz tasarım değil; devasa hesaplama yüklerinin ürettiği ısıdır. Bir Y Combinator mezunu olan Discovered Materials, insan tahminlerini yüksek hızlı yapay zeka boru hatlarıyla (pipelines) değiştiriyor. Kurucular Advaith Sridhar ve Akash Ramdas, üretken zekayı fiziksel gerçekliğe bağlayan bir yazılım düzeneği inşa etti.
İş akışı, malzeme adayları oluşturmak için Anthropic modellerini özel bir ortama besliyor. Ardından girişim, bu adayları eğittiği fizik modellerinden geçirerek titiz simülasyonlar gerçekleştiriyor. Bir insan araştırmacı günde 20 tahmin yürütebilirken; yapay zeka ajanları bulutta günün her saati binlerce simülasyon üretiyor.
Malzeme Mühendisliğinin "Whack-a-Mole" (Sürekli Değişen Hedef) Zorluğu
Aday bir malzeme bulmak işin sadece yarısıdır. Bir malzeme ısı dağıtımı konusunda mükemmel olabilir ancak elektriksel kararlılık veya üretilebilirlik konusunda