AI（人工知能）の処理に伴う半導体の発熱問題が課題となるなか、アメリカのスタートアップ企業「ディスカバード・マテリアルズ（Discovered Materials）」は、AIを活用して発熱を抑える新たな半導体材料を開発する方針を明らかにしました。同社は、ベンチャーキャピタルなどから900万ドル（約13億9500万円）の資金調達を行ったと発表しました。
データセンターでは、AIの膨大な計算処理によって半導体が発熱し、冷却システムに多大な電力を消費することが問題となっています。この課題を解決するため、ディスカバード・マテリアルズは、AIを用いて効率的な集積回路向けの新たな材料を探索する取り組みを進めています。
同社は、新興企業支援で知られるYコンビネータから独立したのち、ライトスピード・インディア・パートナーズが主導する初期段階の資金調達（シードラウンド）で、900万ドル（約13億9500万円）を調達したということです。この調達には、ピークXVパートナーズや複数の個人投資家も参加しています。
創業者のアドバイス・スリダール氏とアカシュ・ラムダス氏は、スタンフォード大学での材料科学の知見と、AI開発の経験を融合させて同社を設立しました。アメリカのAI企業「アンスロピック（Anthropic）」の技術を活用して材料の候補を生成し、独自の物理モデルによるシミュレーションで有効性を検証するシステムを構築したとしています。
スリダール氏は、「従来は1日に20回程度の検証が限界でしたが、現在はクラウド上でAIを24時間稼働させることで、1日に数千回の検証が可能になった」と述べています。同社はすでに数百種類の新しい材料の候補を公開したほか、AIモデルの探索能力を評価する指標も発表しました。
半導体材料の探索においては、発熱を抑える特性を見つけても、製造が困難になったり電気的な性質が損なわれたりする課題があります。投資を主導したライトスピードのヘマント・モハパトラ氏は、「すべての条件を同時に満たす必要があり、原子構造のモグラたたきのような複雑な作業だ」と指摘しています。
ディスカバード・マテリアルズは、有望な材料を発見した場合、画像処理半導体（GPU）への活用や製造工程に関する特許を取得し、半導体メーカーに技術を供与（ライセンス契約）する方針です。来年中には特許申請に値する新素材を見つけたいとしています。
一方で、AIを活用して発見された新薬や新素材が、大規模に実用化された例はまだありません。スリダール氏も、「最終的には実際の研究室で物質を合成する工程が必要であり、この作業を急ぐことはできない」と述べ、実用化に向けた検証作業が今後の鍵になるという認識を示しました。
