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在人工智能（AI）快速发展的今天，科学界也迎来了新的变革。来自OpenAI和Google DeepMind的两位顶尖科学家William Fedus与Ekin Dogus Cubuk，近日正式宣布共同创立的公司Periodic Labs，旨在将AI技术引入科学领域，构建具备全自动化功能的实验室，以及一个高度智能化的AI科学家。
创始人的背景与使命
William Fedus曾在OpenAI担任训练副总裁，并在谷歌大脑团队中积累了丰富的经验。他对AI算法和模型的深入理解为Periodic Labs的发展奠定了坚实的基础。Ekin Dogus Cubuk则是Google DeepMind材料科学与化学领域的负责人，同样有着深厚的技术积累。两位科学家的合作，不仅是技术的结合，更是科学探索的新前沿。
Periodic Labs的核心使命是通过构建AI科学家与自动化实验室的结合，推进科学研究的效率与深度。他们认为，科学的本质在于生成关于自然界的假设，通过实验来验证这些假设与现实之间的关系，从而创造出全新的知识。在这一过程中，AI不仅是一个工具，更是增强科学探索能力的智能伙伴。
科学探索与AI的结合
近年来，尽管科学领域的AI进展迅速，但大部分技术仍然依赖于基于互联网的数据进行训练。互联网上的资源虽丰富，但却是有限的，传统的数据集无法满足前沿研究的需求。《Periodic Labs》认为，要想推动科学的进步，仅仅依赖现有的数据及模型是不够的，必须通过实验来验证设想，并获得新的数据。
因此，Periodic Labs的战略重点是构建自动化实验室，具备以下三大优势：
1. 高质量数据生成：自动化实验室能提供独特且高质量的数据，这些实验每次能够产生GB级的数据，远超过传统实验的产出。
2. 负面结果的价值：科学研究中的负面结果往往被忽视，而Periodic Labs强调，这些数据同样具备极高的价值，因为它们能够帮助科学家更好地理解实验设计与理论假设之间的差距。
3. 行动工具的提供：最重要的是，自动化实验室将为AI科学家提供执行试验所需的各种工具，极大地提升实验的效率和成功率。
物理科学作为切入点
Periodic Labs选择从物理科学领域作为公司发展的起点，主要是因为这一领域的实验设计具有较高的信噪比，且能够快速生成可验证的结果。物理学为AI科学提供了一个绝佳的训练环境，尤其在强化学习（RL）中，AI能够通过与物理世界的互动不断优化自身的决策过程。
其中一个重要的研发目标是寻找能够在更高工作温度下运行的超导材料。这项进展不仅能够推动新型交通工具的发展，还能在电网建设中实现能量损耗的最小化。除了超导体研发，Periodic Labs还准备将技术应用于更多领域，实现材料设计的自动化，推动摩尔定律的延续，促进太空旅行与核聚变的发展。
联合工业界的合作
Periodic Labs也力图将其创新解决方案与工业界结合，推动产业发展。例如，他们正在与一家半导体制造商合作，帮助其解决芯片散热问题。通过提供量身定制的AI智能代理，Periodic Labs为该公司的工程师和研究人员提供深度解析，帮助他们更有效地理解实验数据，从而加速产品的迭代与进步。
顶尖团队与投资者的支持
Periodic Labs的创始团队并不仅限于AI模型设计的经验，他们曾联合创造了多个重要的AI迭代产品，如ChatGPT、DeepMind的GNoME等，为过去十年最重要的材料科学发现作出了贡献。目前，公司已获得3亿美元的融资，其中由顶级风险投资公司a16z领投，其他投资者包括Felicis、DST Global、英伟达的NVentures团队等，以及众多知名个人投资者，如Jeff Bezos、Elad Gil和Eric Schmidt等。
这笔资金将用于扩展团队、实验室规模和开发第一代AI科学家的工作，期望在推动科学研究突破性进展的同时，推动产业的持续创新。
Periodic Labs的成立不仅是一家新公司的诞生，更是科学研究迈向全新纪元的重要一步。它将AI的潜力与科学探索结合在一起，释放出更多未被开发的领域与可能性。随着实验技术的提升与数据处理能力的增强，我们期待Periodic Labs能够在未来的科学研究中，带来更多颠覆性的成果。