YC Girişimi Yapay Zekâ İçin Beş Çözüm Bekleyen Malzeme Bilimi Sorusuna 1 Milyon Dolar Ayırdı.

Y Combinator’ın 2026 bahar dönemi grubuna dahil, birkaç aylık San Francisco merkezli Discovered Materials, gelişmiş çipler üretmek için yeni maddeler bulmak amacıyla yapay zekâ modellerini kullanan bir girişim olarak, yapay zekâ modellerinin malzeme bilimindeki beş kritik sorunu çözmesi için milyon dolarlık bir meydan okuma duyurdu.

İleri düzey yapay zekâ modelleri matematikte dikkate değer bir dizi zor soruyu çözdü ve yaşam bilimlerinde ilerleme kaydetsin, gelişmiş malzemelerdeki karmaşık fiziği hâlâ gerçekten çözememiş durumda.

“Malzeme biliminde sorunları açıkça tanımlamak daha zor, çünkü matematik gibi çok spesifik bir tanıma sahip değilsiniz ve evet ya da hayır cevabına ulaşabiliyorsunuz,” dedi Discovered Materials’ın kurucularından Advaith Sridhar; şirket Y Combinator’ın 2026 bahar dönemi grubuna dahildi. “Bu tartışmaya [şu soruyla] geldik: Bu alandaki büyük zorluklar neler? Yapay zekânın ilerleme kaydettiğini nasıl bileceğiz?”

Malzeme biliminin Millennium Ödülü Sorunları’na eşdeğeri olmasa da, Discovered Materials önde gelen küresel üniversitelerdeki akademisyenlerden oluşan bir danışman grubu işe alarak beş açık sorunu ortaya koydu. Şirket, bu sorunların çözümüne toplam 1 milyon dolar değerinde ödül havuzu sunuyor.

• Kuprat süperiletkenliği ya da belirli malzemelerin ultra düşük sıcaklıklarda sıfır elektrik direncine sahip olma yeteneğini açıklayan bir teori.
• Silikon ve silikon dioksit arasındaki arayüzlerin yapılarını öngören sayısal bir yöntem; neredeyse tüm yarı iletkenlerde bulunan bir malzeme kombinasyonu.
• Tane yapısını ısısal özelliklerle eşleştiren, daha iyi ısı dağılıımı malzemelerinin tasarlanmasını sağlayan sayısal bir yöntem.
• Malzemelere ışık tutmanın davranışlarını değiştirebilmesini, özellikle süperiletkenlik etrafındaki davranışları öngören bir teori.
• Sıkılık Fonksiyonel Kuramı iyileştiren sayısal bir yöntem; atom ve moleküllerin yapılarını modellemek için malzeme biliminde kullanılan temel bir teknik.

“Malzeme biliminde, gözlemlediğimiz ancak açıklayamadığımız olgular var,” zorlukların geliştirilmesine katkı sağlayan Stanford Üniversitesi öğretim üyesi Felipe Jornada, bir açıklamada şunu söyledi. “Bu olguları açıklamak fizik anlayışımızı derinleştirecek ve yanıtlar, elektronik cihazları nasıl ürettiğimiz, enerjiyi nasıl sakladığımız ve geleceğin malzemelerini nasıl imal ettiğimiz üzerinde doğrudan bir etki yaratacak.”

Zorlukları açıklamadan önce Discovered Materials, ileri düzey laboratuvar modellerini bu konular üzerinde serbest bıraktı ve yapay zeka ajanlarına internet erişimi ile otonom olarak günlerce çalışmaları için diğer kaynakları sağladı. Modeller her sorun üzerinde birkaç gün harcadıysa da pek ilerleme kaydedemedi. Yine de OpenAI veya Anthropic’in bunları önemli ölçüde daha fazla hesaplama gücü ya da daha yeni bir modelle tek seferde çözmeyi deneyeceğini hayal etmek kolaydır.

“Bunu biz mi buluyoruz, başkası mı buluyor, bir öğretim üyesi mi buluyor ya da ileri düzey laboratuvarlar mı buluyor; bunun bizim için özel bir endişe oluşturması söz konusu değil,” Sridhar dedi. “Bu zorlukları ortaya çıkarmamızın nedeni, bunların hedef direkleri görevini görmesini istememizdir. Bu zorlukları çözerseniz, malzemelere dair anlayışımızı ve çevremizdeki şeylerin nasıl davrandığını daha iyi kavramış oluruz.”

Açık kaynaklı yapay zeka patlama yapıyor. Hugging Face kârın kime gittiğini açıklıyor. | Equity Podcast

Sorunları çözme çabalarını izlemek, “modellerin bu alanda yükselişte olup olmadığını” gösterecek, diye ekledi.

Zorluk, aynı zamanda yapay zekanın araştırmacıların öngörmediği içgörü ve yöntemleri ortaya çıkarma yeteneğini kanıtladıkça bilimsel araştırmaların değişen doğasını da yansıtıyor. Çözümlerin her zamankinden daha kolay bulunabiliyor olması, soruları daha da önemli kılıyor.

“Bu, bilim hakkında düşünmenin yeni bir yolu: önce doğrulamayı ve zorlukları biz ortaya çıkarıyoruz, ardından sorunu açıklayacak fikirleri geliştirmeyi başkalarına bırakıyoruz. Sormak için doğru soruların neler olduğunu bilmek bu alanda kolay bir iş değil ve oldukça zor; bu yüzden doğru sormamız gereken soruları nasıl şekillendirmemiz gerektiğinde bize gerçekten üniversite öğretim üyeleri yardım etti,” dedi Sridhar.

Discovered Materials’ın ana odağı, yarı iletkenlerde kullanım için yeni malzemeler geliştirmek; startup, araştırma projelerinde çip devi şirketlerle iş birliği yaparken aynı zamanda kendi bilimsel çalışmalarını da finanse ediyor. Şirket, ağustos ayında gerçekleştirdiği seri yatırımı açıkladığında Sridhar, TechCrunch’a şirketin bir yıl içinde kullanışlı bir malzeme üreteceğini umduğunu söylemişti.

“Bu zamanlamalar biraz hızlandı,” bugün söylüyor. “Şimdi, bu endüstriyel açıdan kullanışlı malzemeleri bir yıldan kısa bir zaman diliminde bulabileceğimize daha eminim.”