Periodic Labs는 지난 화요일, 3억 달러의 종잣돈(seed round) 자금과 함께 비공개 상태에서 공개되었으며, Andreessen Horowitz, DST, Nvidia, Accel, Elad Gil, Jeff Dean, Eric Schmidt, Jeff Bezos 등 거물급 테크 업계 인사들의 지원을 받았습니다.
Periodic Labs는 Ekin Dogus Cubuk과 Liam Fedus가 창립했습니다. Cubuk은 Google Brain과 DeepMind에서 소재 및 화학팀을 이끌었으며, 그곳의 프로젝트 중 하나로 GNoME라는 AI 도구를 활용했습니다. 연구원들에 따르면, 이 도구는 2023년에 200만 개가 넘는 새로운 결정체를 발견했으며, 이 소재들은 차세대 기술의 동력원이 될 잠재력을 갖고 있습니다.
Fedus는 OpenAI의 전 연구 부사장 출신으로, ChatGPT 개발에 기여한 연구원 중 한 명이기도 합니다. 그는 또한 최초의 트릴리언-파라미터 신경망을 개발한 팀을 이끌었습니다. 이 회사의 소규모 팀은 OpenAI의 에이전트인 Operator 개발부터 LLM 기반의 소재 과학 발견 AI인 Microsoft의 MatterGen 작업에 이르기까지, 주요 AI 및 소재 과학 프로젝트에 참여했던 연구원들로 구성되어 있습니다.
Periodic Labs의 목표는 다름 아닌 과학적 발견 과정을 자동화하는 것입니다. 회사는 이를 위해 ‘AI 과학자’를 창조하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔습니다. 즉, 로봇이 물리적 실험을 수행하고, 데이터를 수집하며, 반복하고, 재시도하는 자율 연구소(autonomous laboratories)를 구축하여 이 과정에서 학습하고 개선하도록 하는 것입니다.
연구소의 첫 번째 목표는 기존 초전도체보다 성능이 우수하고 에너지를 덜 소비할 수 있는 새로운 초전도체(superconductors)를 발명하는 것입니다. 하지만 이 자금력이 풍부한 스타트업은 이 외에도 다양한 신규 소재를 발견하는 것을 기대하고 있습니다.
또 다른 목표는 AI 과학자들이 새로운 물질을 탐색하는 과정에서 다양한 에너지원과 원자재를 혼합하고 가열하는 등 물리적으로 조작하는 과정을 통해 발생하는 모든 물리적 세계의 데이터를 수집하는 것입니다.
회사 측은 소개 블로그 게시물에서 "지금까지 과학적 AI 발전은 인터넷에서 훈련된 모델에서 비롯되어 왔으며", LLM은 소비할 수 있는 출처로서 인터넷을 이미 '고갈(exhausted)'시켰다고 전했습니다. 그들은 "[Periodic에서 우리는 AI 과학자를 만들고, 그들이 활동할 수 있는 자율 연구소를 구축하고 있습니다.]"라고 밝혔습니다.
궁극적으로 연구소들은 차세대 소재를 발명할 뿐만 아니라, AI 모델이 지속적으로 진화하는 데 활용할 수 있는 귀중한 신규 데이터까지 생산하는 것이 목표입니다.
이것이 이러한 목적을 위해 구성된 가장 인상적인 연구원 집단일지라도, AI 과학자를 연구하는 유일한 곳은 아닙니다. 화학적 발견을 자동화하는 도구로서의 AI는 적어도 2023년부터 학술 연구의 주제였습니다. 이는 [미공개 회사 이름]과 같은 소규모 스타트업뿐만 아니라, [미공개 회사 이름]과 같은 비영리단체, 그리고 토론토 대학교의 연구 노력들이 추구하는 영역입니다.