Ex-OpenAI-Team trainiert Kimi-KI für Materiallabore

Periodic Labs stellt das KI-Modell Neon vor, das Materialforschung und Automatisierung integriert. Das Modell mit einer Billion Parametern basiert auf Kimi K2.6 und wurde durch weiterführendes Training auf wissenschaftlichen Publikationen, Programmcode sowie proprietären Labordaten spezialisiert. Periodic Labs, gegründet im Jahr 2025 von Liam Fedus, ehemaliger Forschungsleiter bei OpenAI, und Ekin Dogus Cubuk, ehemaliger Researcher bei DeepMind und Google Brain, hat den Schwerpunkt auf die Automatisierung der Materialwissenschaft gelegt. Im Hochdurchsatzlabor des Unternehmens in Menlo Park wird Neon bereits operativ eingesetzt. Seine Hauptaufgabe besteht in der Analyse komplexer Röntgenbeugungsdaten aus der Synthese neuer Supraleiter und magnetischer Werkstoffe. Für diese Aufgabe entwickelte das Team ein wissenschaftliches Analyse-Toolbox, das dem Modell direkten Zugriff auf Datenbanken, Simulationssoftware und experimentelle Kontextdaten ermöglicht. Auf dem internen Benchmark FrontierXRD erreichte Neon eine Trefferquote von 55,3 Prozent und übertraf damit deutlich die Leistung von GPT-6 und Claude, während das Basismodell K2.6 lediglich 2,7 Prozent erzielte. Die Ergebnisse stammen aktuell aus interner Validierung, erste externe Tests sind geplant. Neben der Modellentwicklung hat Periodic Labs eine vollständige KI-Infrastruktur aufgebaut. Die Trainings- und Inferenzpipeline stützt sich auf angepasste Open-Source-Frameworks und unterstützt rechenintensive, mehrstündige Analyseprozesse. Neon ist bereits in den gesamten Forschungszyklus eingebunden und unterstützt künftig auch die Planung von Experimenten, das Design von Synthesewegen sowie die Entscheidungsfindung für nachfolgende Tests. Die Unternehmensfinanzierung wurde durch eine Startkapitalrunde über 300 Millionen US-Dollar geprägt, unterstützt von etablierten Risikokapitalgebern und führenden Tech-Industriellen. Aktuell verhandelt das Startup über eine Folgefinanzierung mit einem prognostizierten Unternehmenswert von rund 7,5 Milliarden US-Dollar. Neben der akademischen Forschung arbeitet Periodic Labs bereits mit Industrieunternehmen zusammen, etwa im Halbleitersektor zur Lösung von Wärmemanagement-Problemen. Das Unternehmen zielt darauf ab, KI-gestützte Modelle, digitale Simulationen und physische Laborsysteme zu einem geschlossenen, lernenden Ökosystem zu verschmelzen, um die Entwicklung neuer Materialien signifikant zu beschleunigen.