São Francisco (EUA) – A Periodic Labs, fundada pelo ex-líder de pesquisa da OpenAI Liam Fedus e pelo ex-cientista do Google Brain Ekin Dogus Cubuk, deixou o modo “stealth” no mês passado ao anunciar uma rodada seed de US$ 300 milhões, uma das maiores já vistas para um estágio tão inicial.
Quem investiu
O aporte foi liderado pela Felicis, com participação de Andreessen Horowitz, DST, NVentures (braço de capital de risco da Nvidia) e Accel. Entre os investidores-anjo estão Jeff Bezos, Elad Gil, Eric Schmidt e Jeff Dean. Apesar de especulações iniciais, a OpenAI não entrou como financiadora.
Origem da ideia
A empresa começou a tomar forma há cerca de sete meses, quando Fedus – um dos criadores do ChatGPT e ex-responsável pela equipe de pós-treino da OpenAI – conversou com Cubuk, especialista em aprendizado de máquina e ciência de materiais. Eles concluíram que avanços recentes em braços robóticos, simulações de IA e modelos de linguagem já permitiam automatizar a descoberta de novos compostos.
Tecnologia combinada
O plano da Periodic Labs une três frentes: simulações para sugerir fórmulas, robôs para sintetizar pós e modelos de linguagem para analisar resultados e propor ajustes. Cubuk já havia demonstrado o conceito em 2023, quando participou de um projeto do Google que produziu 41 compostos inéditos em um laboratório totalmente automatizado.
Como o cheque saiu
O primeiro contato de Fedus com investidores ocorreu em um café no bairro Noe Valley, em São Francisco, com Peter Deng, ex-colega da OpenAI e hoje sócio da Felicis. Durante uma caminhada pelas ladeiras da região, Deng se comprometeu a aportar capital “na hora” – mesmo antes de a empresa ter nome, CNPJ ou conta bancária.
Equipe e metas
Com os recursos, a startup já contratou mais de duas dezenas de especialistas, entre eles o pesquisador Alexandre Passos (criador dos modelos o1 e o3), o físico de materiais Eric Toberer e Matt Horton, responsável por ferramentas de IA generativa na Microsoft. Todas as semanas, alguém do time ministra uma aula técnica para integrar conhecimentos de IA, física e química.
Imagem: Internet
O laboratório físico da Periodic Labs está montado e trabalha com dados experimentais e simulações. O objetivo inicial é descobrir novos materiais supercondutores, considerados estratégicos para dispositivos de alto desempenho com menor consumo de energia. Os robôs que executarão a síntese ainda estão em fase de treinamento.
Além do potencial de descobertas, Fedus e Cubuk destacam o valor dos experimentos que falham: cada resultado negativo gera dados úteis para treinar modelos de inteligência artificial, contrariando o sistema acadêmico tradicional, focado apenas em sucessos publicados.
Com informações de TechCrunch
