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IIT मद्रास के पूर्व छात्रों ने सैन फ्रांसिस्को AI स्टार्टअप के लिए जुटाए $9M
इस फंडिंग से कंपनी के मिशन को तेजी मिलेगी, जिससे नए मटीरियल की खोज इतनी तेज हो सकेगी कि वह AI की कंप्यूटिंग जरूरतों के साथ तालमेल बिठा सके।
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वरिष्ठ संवाददाता - Tue, 11, Aug 2026
- 04:24 EDT
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अद्वैत श्रीधर और आकाश रामदास / X/@Advaith Sridhar
IIT मद्रास के दो पूर्व छात्रों, अद्वैत श्रीधर और आकाश रामदास ने सैन फ्रांसिस्को स्थित अपने डीप-टेक स्टार्टअप, 'डिस्कवर्ड मैटेरियल्स' (Discovered Materials) के लिए $9 मिलियन की सीड फंडिंग हासिल की है। यह उन टेक उद्यमियों के लिए एक बड़ी उपलब्धि है जो हार्डवेयर की सबसे अहम चुनौतियों में से एक, सेमीकंडक्टर थर्मल मैनेजमेंट, से निपट रहे हैं।
इस इन्वेस्टमेंट राउंड को लाइट्सpeed इंडिया पार्टनर्स ने लीड किया, जिसमें Y कॉम्बिनेटर, पीक XV पार्टनर्स और जाने-माने ग्लोबल एंजेल इन्वेस्टर्स (जैसे YC के को-फाउंडर पॉल ग्राहम, गोकुल राजाराम और तारिक शिहिपार) ने भी हिस्सा लिया।
फंडिंग के साथ-साथ, दोनों ने एडवांस्ड AI मॉडल का इस्तेमाल करके खोजे गए सैकड़ों नए मैटेरियल्स को पेश किया और 'मैटेरियल डिस्कवरी बेंच' (Material Discovery Bench) लॉन्च किया, जो इस क्षेत्र में प्रगति को ट्रैक करने के लिए बनाया गया एक बेंचमार्क है। यह फंडिंग कंपनी के मिशन को तेज करेगी, जिससे नए मैटेरियल्स की खोज इतनी तेजी से हो सकेगी कि वह AI की कंप्यूटिंग जरूरतों के साथ तालमेल बिठा सके।
सीड फंडिंग की घोषणा करते हुए अद्वैत ने X पर पोस्ट किया कि आज हम @discoveredmat को पेश कर रहे हैं। हम ऐसे AI साइंटिस्ट बनाते हैं जो सेमीकंडक्टर चिप्स के लिए नए मैटेरियल्स की खोज करते हैं। हम अपने काम को जारी करके शुरुआत कर रहे हैं। एडवांस्ड AI मॉडल का इस्तेमाल करके खोजे गए सैकड़ों नए मैटेरियल्स, साथ ही इस क्षेत्र में प्रगति को ट्रैक करने के लिए हमारा बेंचमार्क, 'मैटेरियल डिस्कवरी बेंच'।
Today, we're introducing @discoveredmat . We build AI scientists that discover new materials for semiconductor chips.
— Advaith Sridhar (@advaith_sridhar) August 10, 2026
We’re starting by releasing our work - hundreds of new materials discovered using frontier AI models, along with our benchmark for tracking progress in this… pic.twitter.com/1UdMjgjFQY
उन्होंने कहा कि सेमीकंडक्टर चिप्स में गर्मी (हीट) एक बड़ी बाधा है, और बेहतर मैटेरियल्स से चिप की परफॉर्मेंस में जबरदस्त सुधार हो सकता है। उदाहरण के लिए, नए थर्मल रूप से कंडक्टिव डाइइलेक्ट्रिक मैटेरियल्स, लॉजिक और मेमोरी की 3D पैकेजिंग को संभव बनाकर चिप्स को 10 गुना ज्यादा एनर्जी-एफिशिएंट बना देंगे। AI चिप्स के कई अन्य हिस्सों, जैसे सबस्ट्रेट्स, इंटरकनेक्ट्स या खुद ट्रांजिस्टर, को चिप की परफॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए नए मैटेरियल्स की जरूरत होती है।
अपने 'मैटेरियल डिस्कवरी बेंच' के बारे में उन्होंने कहा कि यह एडवांस्ड मॉडल्स को मैटेरियल खोजने की एक ओपन-एंडेड समस्या देता है- चिप्स के लिए नए डाइइलेक्ट्रिक्स खोजना।
मॉडल्स में वे सभी चीजें मौजूद होती हैं जिनकी एक काबिल PhD स्टूडेंट को जरूरत होती है- एटमिस्टिक सिमुलेशन सॉफ्टवेयर, कोडिंग एनवायरनमेंट, प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन मॉडल्स (MLIPs) और वेब सर्च। हर मॉडल रन लंबे समय का होता है (100M टोकन!), और मॉडल्स को रन के दौरान अनलिमिटेड सबमिशन करने की इजाजत होती है। Sol, Fable, Opus और Kimi-3 इस काम में आश्चर्यजनक रूप से सक्षम हैं, जो सैकड़ों ऐसे अनोखे मैटेरियल्स बनाते हैं जो स्टेबल हैं और जिनमें अच्छे थर्मल, डाइइलेक्ट्रिक और मैकेनिकल गुण हैं।
उन्होंने कहा कि नए मैटेरियल्स की खोज तो बस शुरुआत है।
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