Стартап, принимавший участие в весеннем конкурсе Y Combinator 2026 года, теперь объявил о розыгрыше приза после работы с учеными из ведущих университетов над выявлением пяти научных проблем, которые остались нерешенными, несмотря на годы исследований.
Каковы пять проблем?
Пять задач охватывают некоторые из самых сложных вопросов в материаловедении.
Они включают в себя понимание купратной сверхпроводимости, предсказание электрических свойств полупроводниковых интерфейсов и поиск более быстрых и точных способов проведения квантово-химических расчетов.
Две другие задачи сосредоточены на понимании того, как свет меняет поведение материалов, и на прогнозировании того, как тепло передается через интерфейсы между твердыми материалами.
Проблемы не только академические. Поиск ответов может помочь исследователям разрабатывать более эффективные электронные устройства, улучшать производство полупроводников и продвигать технологии, связанные с энергетикой.
Не пропустите: Азартная игра на 80 лакхов рупий: как супружеская пара из Бангалора превратила самсу в бизнес на 200 крор рупий
Самый крупный приз — 400 000 долларов за решение проблемы купратной сверхпроводимости. В двух других соревнованиях предусмотрены призы по 200 000 долларов США каждое, а в оставшихся двух — по 100 000 долларов США каждое.
В конкурсе могут принять участие отдельные лица, команды и организации, имеющие право на участие. Фиксированного срока не существует, но призы будут вручены только в том случае, если предложенное решение будет соответствовать научным критериям, установленным для задачи.
Тест ИИ не дал простых ответов
Прежде чем предложить исследователям задачу, компания Discovered Materials протестировала передовые модели искусственного интеллекта по пяти проблемам. Моделям было разрешено работать как автономные агенты искусственного интеллекта с доступом к Интернету и другим исследовательским ресурсам.
Однако результаты показали, насколько трудными остаются эти вопросы.
По данным TechCrunch, модели ИИ не добились большого прогресса даже после нескольких дней независимой работы.
«Откуда мы знаем, что ИИ прогрессирует?» — спросил Шридхар, подчеркнув один из самых важных вопросов, связанных с использованием ИИ для научных исследований.
Профессор Стэнфорда Фелипе Хорнада, который помогал решать эти задачи, сказал: «В материаловедении есть явления, которые мы наблюдаем, но не можем объяснить».
По мнению Шридхара, конкурс также направлен на создание способа измерения того, действительно ли ИИ и исследователи добиваются прогресса в решении сложных научных вопросов, а не просто находят ответы.
В августе стартап уже привлек $9 млн начального финансирования для продвижения своих исследований в области полупроводниковых материалов.
