IIT Madras ਦੇ ਐਲੂਮਨਾਈ ਵੱਲੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਡੀਪ-ਟੈਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ Discovered Materials ਨੇ Lightspeed India Partners ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ **$9 ਮਿਲੀਅਨ** ਸੀਡ ਫੰਡਿੰਗ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ AI ਚਿੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਗਰਮੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਰਟ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
IIT Madras ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, ਅਕਾਸ਼ ਰਾਮਦਾਸ ਅਤੇ ਅਦਵੈਤ ਸ੍ਰੀਧਰ, ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਡੀਪ-ਟੈਕ ਕੰਪਨੀ Discovered Materials ਨੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸੀਡ ਫੰਡਿੰਗ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ $9 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਰਾਸ਼ੀ ਜੁਟਾਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਅਗਵਾਈ Lightspeed India Partners ਨੇ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ Y Combinator ਅਤੇ Peak XV Partners ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਗਲੋਬਲ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਵੀ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ। ਇੰਨਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, Paul Graham, Gokul Rajaram, ਅਤੇ Thariq Shihipar ਵਰਗੇ ਕਈ ਨਾਮੀ ਐਂਜਲ ਇਨਵੈਸਟਰਾਂ ਨੇ ਵੀ ਇਸ ਫੰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ।
AI ਚਿੱਪਾਂ ਦੀ ਗਰਮੀ ਨੂੰ ਠੱਲ੍ਹਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼
ਇਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪ AI ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਰਹੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ – ਉਹ ਹੈ ਗਰਮੀ। ਜਿਉਂ-ਜਿਉਂ AI ਚਿੱਪਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਓਨੀ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਘੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਖਰਾਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। Discovered Materials, AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ (simulation) ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਥਰਮਲ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਐਡਵਾਂਸਡ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚਿੱਪਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਵੇਂ ਮਟੀਰੀਅਲ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਨਵਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
ਸਿਰਫ਼ ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਲੱਭਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਡਿਸਕਵਰੀ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਪੂਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੇ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਖੋਜੀ ਗਈਆਂ ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ 3D ਚਿੱਪ ਸਟੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਗਰਮੀ ਦੇ ਨਿਕਾਸ ਵਰਗੇ ਜਟਿਲ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ (standardise) ਕਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ 'ਮਟੀਰੀਅਲ ਡਿਸਕਵਰੀ ਬੈਂਚ' (Material Discovery Bench) ਵੀ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ Discovered Materials ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਪੜਾਅ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ NSE ਜਾਂ BSE 'ਤੇ ਕੋਈ ਟਿਕਰ ਸਿੰਬਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇਸਦੀ ਕੋਈ ਪਬਲਿਕ ਸ਼ੇਅਰ ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਫਾਈਲਿੰਗ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਾਹਿਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਭਾਰਤੀ ਡੀਪ-ਟੈਕ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਔਖੀਆਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਡੀਪ-ਟੈਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਲਈ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਰਿਸਕ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਫੰਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਪੂੰਜੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਡੀਪ-ਟੈਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਭੌਤਿਕ ਨਿਰਮਾਣ (physical manufacturing) ਤੱਕ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। AI ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੀ ਗਈਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਨਿਰਮਾਣ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਜਟਿਲ ਰਸਾਇਣਕ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਥਾਪਿਤ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰਸਾਇਣਕ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ R&D ਦਾ ਲੰਬਾ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ।
ਡੀਪ-ਟੈਕ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣਗੇ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਬਰਨ ਰੇਟ (burn rate) ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਲਈ ਅਗਲਾ ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗ ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਇਨ੍ਹਾਂ AI-ਖੋਜੀ ਗਈਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਵਿਹਾਰਕ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਸਫਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।