Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha conquistato il pubblico grazie a chatbot, generatori di immagini e assistenti digitali. Ma la prossima grande rivoluzione potrebbe avvenire molto lontano dagli schermi, all’interno dei laboratori di ricerca. È questa la scommessa di CuspAI, startup britannica che punta a utilizzare l’AI per progettare materiali completamente nuovi, capaci di trasformare settori strategici come i semiconduttori, l’energia e la manifattura avanzata.
L’azienda, con sede a Cambridge, ha annunciato un importante finanziamento da 450 milioni di dollari in un round di Serie B guidato dai fondi Kleiner Perkins e NEA, con la partecipazione del fondo personale di Jeff Bezos, del fondo sovrano britannico dedicato all’AI e di altri investitori internazionali. L’operazione porta la valutazione della società a 2,6 miliardi di dollari, confermando il crescente interesse degli investitori verso le applicazioni dell’AI nella ricerca scientifica.
La visione di CuspAI è semplice quanto ambiziosa. Se oggi la scoperta di un nuovo materiale richiede spesso anni, talvolta decenni, grazie all’intelligenza artificiale questo processo potrebbe essere compresso in pochi mesi. Il software sviluppato dall’azienda, chiamato MIRA, è infatti in grado di seguire l’intero percorso della ricerca. Parte dalla progettazione di nuovi materiali, passa attraverso simulazioni avanzate, suggerisce le possibili tecniche di sintesi e coordina la successiva validazione sperimentale nei laboratori.
L’obiettivo non è sostituire gli scienziati, ma offrire loro uno strumento capace di esplorare milioni di combinazioni impossibili da analizzare manualmente, aumentando enormemente la velocità della ricerca e riducendo tempi e costi.
Per sostenere questa strategia la startup ha presentato anche AI Materials Foundry, una collaborazione internazionale che riunisce oltre 45 partner, tra cui aziende come Nvidia, Meta e Hyundai, oltre a centri di ricerca e organizzazioni scientifiche. L’iniziativa nasce per condividere capacità di calcolo, competenze e dati, accelerando la scoperta di materiali innovativi destinati all’industria dei chip, alle batterie di nuova generazione e alle reti energetiche.
Uno dei problemi che CuspAI intende affrontare riguarda la forte dipendenza da metalli rari come iridio e rutenio, oggi fondamentali nella produzione dei semiconduttori più avanzati. Questi elementi sono costosi, difficili da reperire e concentrati in poche aree del pianeta, rendendo vulnerabili le catene di approvvigionamento globali. Scoprire materiali alternativi significherebbe ridurre i costi, aumentare la sostenibilità e rafforzare la sicurezza industriale.
La società guarda ben oltre il settore dei chip. I nuovi materiali potrebbero infatti trovare applicazione anche nello sviluppo di batterie più efficienti, sistemi di accumulo energetico, tecnologie per la cattura della CO₂ e componenti industriali ad alte prestazioni. Si tratta di un mercato che potrebbe diventare centrale nei prossimi anni, soprattutto con la crescita della domanda di infrastrutture dedicate all’AI.
Nel presentare il progetto, i fondatori Chad Edwards e Max Welling hanno spiegato la posta in gioco con una frase destinata a diventare il manifesto dell’azienda. “Se non faremo progressi rapidamente, i prossimi cinquant’anni di sviluppo industriale saranno limitati da una sola sfida. Il mondo ha bisogno di materiali che ancora non esistono.“
La credibilità dell’iniziativa è rafforzata anche dall’arrivo di figure di primo piano nel settore tecnologico. Tra i consulenti figurano infatti Yann LeCun, uno dei pionieri del deep learning, Geoffrey Hinton, premio Nobel per la Fisica 2024 e considerato uno dei padri dell’AI moderna, oltre ad Abhi Talwalkar, veterano dell’industria dei semiconduttori. Per guidare l’espansione negli Stati Uniti è stato inoltre coinvolto John Giannandrea, ex dirigente di Google e Apple con una lunga esperienza nello sviluppo di sistemi di AI.
Il caso CuspAI rappresenta un cambio di prospettiva nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Dopo l’esplosione delle applicazioni dedicate alla produttività e alla generazione di contenuti, gli investimenti si stanno spostando verso quello che molti definiscono AI for Science, ovvero l’utilizzo dell’AI per accelerare le scoperte scientifiche e affrontare problemi complessi del mondo reale.
Se questa scommessa avrà successo, il risultato potrebbe andare ben oltre la nascita di una nuova startup miliardaria. Potrebbe inaugurare una nuova fase della ricerca scientifica, nella quale l’AI non si limiterà a elaborare informazioni già esistenti, ma contribuirà concretamente alla scoperta delle tecnologie e dei materiali che renderanno possibile la prossima rivoluzione industriale.
L'intelligenza artificiale crea nuovi materiali: balzo di 800 anni
Google DeepMind ha fatto creare a un'intelligenza artificiale 2 milioni…
