Discovered Materials lève 9 M$ pour concevoir des matériaux de puces par IA

Discovered Materials, une startup issue de Y Combinator, lève 9 millions de dollars pour développer des matériaux pour semi-conducteurs optimisés par l’IA et réduire la chaleur des puces.

La startup utilise des swarms d’agents IA pour explorer des milliers de combinaisons de matériaux chaque jour. Son pipeline logiciel combine des modèles d’Anthropic pour générer des pistes de recherche, puis des modèles physiques entraînés par Discovered Materials pour simuler la viabilité des candidats. Cette approche automatisée permet de multiplier par plus de cent le rythme de recherche par rapport à un doctorant en science des matériaux, selon les fondateurs. Les matériaux identifiés visent à améliorer l’efficacité thermique des puces, un enjeu critique pour les centres de données et les systèmes embarqués.

Discovered Materials publie aujourd’hui un ensemble de centaines de nouveaux matériaux candidats, ainsi qu’un bench de découverte de matériaux pour évaluer les performances des modèles de pointe sur cette tâche. La startup se distingue par son focus sur les problèmes thermiques des semi-conducteurs, un angle moins exploré que les propriétés électriques ou optiques. Plusieurs acteurs comme MatNex, SandboxAQ ou CuspAI développent des approches similaires, mais Discovered Materials mise sur la résolution simultanée des contraintes thermiques et manufacturières.

Le défi reste l’équilibre entre les propriétés des matériaux et leur faisabilité industrielle. Un matériau prometteur en simulation peut s’avérer impossible à produire à grande échelle ou incompatible avec les procédés existants. Comme l’explique un investisseur, la recherche relève d’un « whack-a-mole atomique » : il faut concilier chaleur, conductivité électrique et manufacturabilité dans une seule solution.