OpenAI السابقون يطورون نموذج Kimي لتريليون معلمة لعلوم المواد
كشفت شركة Periodic Labs عن إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي Periodic Neon، وهو نموذج ضخم يتجاوز تريليون معلمة، تم تطويره بهدف تسريع اكتشاف المواد العلمية ودمج نماذج اللغة الكبيرة في البيئات المختبرية الفعلية. تأسست الشركة على يد كل من ليام فيدوس، الرئيس التنفيذي السابق للبحث في OpenAI، وإكين دوجوس كوبوك، الباحث البارز سابقًا في Google Brain وDeepMind، بهدف بناء نظام بحثي ذاتي يعمل كعالِم آلي يربط بين المحاكاة الحاسوبية والتجربة المخبرية المباشرة. يعتمد نموذج Neon على معيار Kimi K2.6 المفتوح، حيث خضع لمرحلة تدريب وسيط مستندة إلى الأدبيات العلمية، والأكواد البرمجية، وبيانات التجارب المخبرية، تليها مراحل تعزيز التعلم باستخدام النتائج التجريبية الخاصة بالشركة. استغرق التدريب استخدام حوالي 1300 وحدة معالجة رسومية من نوع NVIDIA H200، مع بنية تحتية حاسوبية مخصصة مبنية على أطر عمل مفتوحة المصدر لدعم المسارات الاستدلالية المعقدة التي قد تمتد لساعات وتتطلب استدعاء قواعد البيانات وأدوات التحليل المتخصصة. تم دمج النموذج فعليًا في مختبر المواد عالي الإنتاجية التابع للشركة بمدينة ميني بارك بولاية كاليفورنيا، حيث يعمل على تحليل بيانات حيود الأشعة السينية لتحديد الأطوار البلورية في مواد فائقة التوصيل ومغناطيسية جديدة، وهو إجراء كان يتطلب ساعات من الخبرة البشرية السابقة. وسجل Neon معدل نجاح بلغ 55.3 في المئة على مجموعة الاختبار الداخلية FrontierXRD، متجاوزًا بذلك نموذج Kimi الأساسي الذي حقق 2.7 في المئة، ومتفوقًا على نماذج GPT-6 Astra وClaude Fable 5.1 عند استخدام نفس الأدوات المساعدة. وتعمل الشركة حاليًا على توسيع نطاق مشاركة النموذج ليشمل تخطيط التجارب وتصميم مسارات التخليق الكيميائي. من الناحية الاستثمارية، حصلت Periodic Labs على جولة تمويل أولية بقيمة 300 مليون دولار في سبتمبر 2025 من مستثمرين مؤسسيين وأشخاصيين بارزين، بـ تقييم يقدر بنحو 1.3 مليار دولار، وهي تتفاوض حاليًا على جولة تمويل بقيمة 500 مليون دولار على الأقل بـ تقييم يتراوح بين 7 إلى 7.5 مليارات دولار. بدأت الشركة بالفعل في تقديم خدماتها لقطاع الصناعة، بما في ذلك مساعدة شركة تصنيع شرائح غير محددة على حل مشكلات تشتت الحرارة، بينما تستمر في تطوير نظامها المختبري الآلي للعمل على مدار الساعة لدعم دورة البحث والتطوير المستمرة.
