La startup combine la physique avec l’IA pour découvrir de nouveaux matériaux verts «10x plus vite»

Les outils d’IA comme Chatgpt, Gemini ou Deepseek ont ​​radicalement perturbé la façon dont nous accédons et générons des informations. Cependant, ces systèmes sont généraux – ce sont des prises de tous les métiers mais des maîtres de aucun.

De plus en plus, cependant, les scientifiques forment l’IA pour résoudre des problèmes très spécifiques et accélérer tout, Créer de nouveaux médicaments à Concevoir des réacteurs de fusion. Un domaine où ils gagnent du terrain est une découverte améliorée des matériaux. Leurs avancées créent une gamme croissante de startups prometteuses. Phasetree en fait partie.

Spun-off de l’Université technique du Danemark en 2021, Phasedree a développé une plate-forme qui intègre des simulations informatiques, l’automatisation en laboratoire et IA Pour développer de nouveaux matériaux pour les technologies propres comme les batteries, les panneaux solaires et les éoliennes. Bien qu’il ne dévoile pas sa sauce secrète, la startup a déclaré que la technologie lui permet de trouver de nouveaux matériaux 10 fois plus rapidement que les méthodes traditionnelles.

« Notre approche accélère la découverte en combinant la modélisation basée sur la physique avec l’IA, nous permettant d’identifier et d’affiner rapidement les candidats prometteurs qui prendraient traditionnellement des décennies à se développer », a déclaré à TNW Jin Hyun Chang, co-fondateur et CTO de Phasetree.

Phasetree est dans un secteur de plus en plus encombré. Les startups de découverte de matériaux alimentées par l’IA ont recueilli plus de 260 millions de dollars l’année dernière, selon les données de la salle d’accès. Dix des 17 tours de financement en 2024 sont allés à startups en Europe, y compris Exomatter, dunia et orbital.

Phasetree favorise une approche différente de ses rivaux. Contrairement à de nombreux autres outils de découverte de matériaux alimentés par l’IA, Chang a déclaré que le démarrage hiérarchique en utilisant d’abord les méthodes scientifiques existantes, puis applique l’apprentissage automatique dans une approche qu’il appelle «la physique d’abord, AI-on-top».

«De nombreux outils axés sur l’IA s’appuient fortement sur les corrélations de données, mais nous soulignons les principes physiques régissant les matériaux tels que la composition, la structure atomique, les défauts et les microstructures, pour assurer une prédiction fiable des propriétés des matériaux», a-t-il expliqué.

Aujourd’hui, Phasetree a annoncé qu’il avait obtenu 3 millions d’euros en financement Depuis le Capital de VC Heartcore basé au Danemark. Il utilisera les fonds frais pour stimuler la R&D et agrandir son équipe, Alors qu’il cherche à déployer sa science pour résoudre des problèmes réels.

Amit Luthra, co-fondatrice et PDG de Phasetree, a souligné l’accent mis par l’entreprise sur les applications pratiques.

« Dès le départ, nous concevons des matériaux en tenant compte de la fabrication, en nous assurant qu’ils peuvent être synthétisés à grande échelle plutôt que de rester un concept théorique ou des prototypes à l’échelle de laboratoire », a déclaré Luthra à TNW. «En priorisant les matériaux abondants et à faible coût avec des voies de synthèse simples, nous maximions la probabilité d’adoption par les principaux acteurs industriels.»

Phasetree a déclaré qu’il travaillait actuellement avec certains des plus grands producteurs de batterie, automobile et acier au monde, et optimise déjà les électrodes de batterie haute performance et les alliages avancés.

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