Una startup española quiere cazar materiales para chips con ayuda de la inteligencia artificial
Discovered Materials ha cerrado una ronda de inversión de 9 millones de dólares para acelerar la búsqueda de nuevos materiales que hagan los procesadores más eficientes y menos calientes.
Discovered Materials, una startup con sede en España, acaba de levantar 9 millones de dólares para financiar su objetivo: encontrar nuevos materiales con los que fabricar chips (los procesadores que llevan dentro ordenadores, móviles y sistemas de inteligencia artificial) más eficientes y que generen menos calor. Según informó TechCrunch, la compañía usa inteligencia artificial para explorar combinaciones de elementos químicos que nunca se han probado en la industria.
El problema que ataca Discovered Materials es real: los chips modernos, especialmente las GPU (las tarjetas gráficas especializadas que entrenan y ejecutan modelos de IA), generan enormes cantidades de calor y consumen mucha energía. Eso encarece los centros de datos y limita el rendimiento. La solución tradicional —mejorar el silicio, el material base de casi todos los chips— está llegando a su límite físico. Por eso hay un interés renovado en buscar alternativas.
La propuesta de la startup es usar algoritmos de IA para simular y evaluar millones de combinaciones posibles de materiales semiconductores (sustancias que conducen electricidad bajo ciertas condiciones, esenciales para fabricar chips) sin tener que fabricar prototipos físicos de cada una. Es lo que la compañía describe como jugar al «whack-a-mole» (el juego de golpear topos que asoman por agujeros): explorar opciones de forma masiva y descartar rápidamente las que no funcionan.
Discovered Materials no es la única empresa apostando por este enfoque —startups como Extropic o Atomic Semi también combinan IA y ciencia de materiales—, pero la inversión señala que hay apetito en el sector por alternativas al silicio convencional. La ronda de financiación permitirá a la compañía ampliar su equipo y acelerar experimentos en laboratorio para validar los materiales que sus modelos identifiquen como prometedores.
Aunque los chips comerciales basados en estos nuevos materiales aún tardarán años en llegar al mercado, el interés inversor refleja una apuesta a largo plazo: si la IA va a seguir creciendo, necesitará hardware más eficiente, y eso pasa por repensar de qué están hechos los procesadores.
