AI‑лаборатория Radical AI в Манхэттене самостоятельно проектирует и испытывает новые материалы

Radical AI открыла в Мидтауне почти автономную «self‑driving» лабораторию: искусственный интеллект формулирует гипотезы и планы экспериментов, а роботизированные станции смешивают, плавят и тестируют сплавы.

Radical AI запустила в районе Мидтаун (Манхэттен) почти автономную «self‑driving» лабораторию, где искусственный интеллект проектирует эксперименты, а автоматизированные посты выполняют синтез и измерения с минимальным участием людей. Это ускоряет цикл открытия материалов и может существенно изменить подход к R&D в промышленности и энергетике. Изделия и пробирки перемещаются между рабочими станциями по треку у потолка, что позволяет системе возобновлять работу круглосуточно, когда алгоритм генерирует новую гипотезу. Оборудование — стандартные приборы материаловедов — осталось прежним по назначению, но почти полностью автоматизировано: роботизированный манипулятор поднимает стеклянные флаконы, взвешивает и смешивает гранулы железа и других элементов.

Дальнейшие стадии тоже автоматизированы: одна машина плавит смесь и формирует сплав, а другие установки анализируют состав и структуру, проверяют твердость и устойчивость к окислению и нагреву. Такая последовательность позволяет параллелить этапы от выдвижения гипотезы до физической проверки и быстрее извлекать уроки из неудач, которые обычно не попадают в научные публикации. AI‑система интегрирована с большими корпусами данных: по словам команды, она может «прочитать» до 10 000 статей за пять секунд и опирается на 380 000 научных публикаций и 57 миллионов лабораторных точек данных. При постановке задачи инженеры задают список желаемых свойств, после чего агент генерирует от нескольких десятков до нескольких сотен кандидатов для последовательной проверки.

По пропускной способности лаборатория уже опережает традиционный подход: сейчас система выполняет до 50 экспериментов в день и стремится увеличить объём до 100 экспериментов в день к концу лета; для сравнения, один исследователь вручную может провести около 50 экспериментов в год. CEO Radical AI Джозеф Краус (Joseph Krause) называет это «радикальным сдвигом», который позволяет масштабировать открытие материалов. Стартап позиционирует технологию для задач от увеличения срока службы реактивных двигателей до разработки материалов для термоядерной энергии, отмечая, что традиционная разработка нового материала часто занимает десятки лет. Radical AI привлёк на ранней стадии посевной раунд в размере 55 миллионов долларов в прошлом году, что команда считает ресурсом для ускорения внедрения платформы в промышленные и исследовательские процессы.