Dynatomics néven indít startupot a Google-alapító Larry Page – adta hírül a The Information. Az új cég a termékgyártásba vonná be a mesterséges intelligenciát, amely a tervek szerint „nagyon optimalizált” terveket hozna létre termékekhez, amelyeket azután a gyárak el tudnának készíteni.

A Dynatomics csapata jelenleg mesterségesintelligencia-fejlesztők és mérnökök egy kis csoportjából áll. A projektet Chris Anderson vezeti, aki korábban a Kittyhawk nevű elektromos repülőgép startup technológiai igazgatójaként bizonyított. Ezt a startupot egyébként Larry Page is támogatta, és a célja olyan kis elektromos járművek fejlesztése volt, amelyek képesek repülni.

Larry Page nincs egyedül a mostani ötletével, számos más technológiai startup is vizsgálja, hogyan lehetne felhasználni a mesterséges intelligenciát a gyártás hatékonyságának növelésére. Jonathan Godwin, a DeepMind korábbi vezető kutatója például generatív mesterséges intelligencia technológiát fejleszt, amely segítene előállítani új fizikai anyagokat. Orbital Materials  nevű vállalkozása egy mesterséges intelligencia-platformot hoz létre, amely felhasználható az elemektől a szén-dioxid-megkötő cellákig terjedő anyagok felfedezésére. 

Mira Murati, az OpenAI korábbi műszaki igazgatója pedig elindított egy MI startupot Thinking Machines Lab néven . Körülbelül 30 vezető kutatóból és mérnökből álló csapatot toborzott össze olyan riválisoktól, mint az OpenAI, a Meta és a Mistral.

A londoni székhelyű PhysicsX egy mesterséges intelligencia-platformot dolgozott ki, amellyel szimulációkat hozhat létre és futtathat olyan projektterületeken dolgozó mérnökök számára, mint az autóipar, a repülőgépipar és az anyagtudományi gyártás – olyan iparágakban, ahol rendszeres szűk keresztmetszetek vannak a fejlesztésben a modellek gyártás előtti tesztelése miatt. Az Instrumental nevű startup pedig látás által vezérelt mesterséges intelligencia segítségével észleli a gyári rendellenességeket.

A mesterséges intelligencia persze nem tudja megoldani az anyagok tervezésében rejlő összes kihívást. (A valós kísérletezést semmi sem helyettesítheti.) De időt és pénzt takaríthat meg azzal, hogy számításokra támaszkodik annak feltérképezésére, hogy mely tulajdonságok és folyamatok milyen típusú anyagokat eredményezhetnek.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.