Periodic Labs

**Periodic Labs**는 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에 본사를 둔 인공지능 기업이다. 2025년에 리암 페더스와 에킨 도우스 주북이 공동 설립하였다. 회사는 AI 과학자와 이를 운용하는 자율 실험실을 구축하여 문헌·시뮬레이션·물리 실험 데이터를 통합한 폐루프 과학 발견 체계를 개발한다. 2025년 9월 30일, 앤드리슨 호로위츠가 주도하고 Felicis, DST Global, NVentures(엔비디아의 벤처 투자 부문), Accel 및 제프 베이조스·에릭 슈미트·제프 딘·엘라드 길 등이 참여한 3억 달러 규모의 시드(Founding) 라운드를 발표하였다.

## 개요
Periodic Labs는 인터넷 말뭉치 중심의 학습이 가진 한계를 지적하고, 자연을 강화학습 환경으로 간주하여 실제 실험에서 생성되는 대량의 1차(1P) 데이터를 통해 모델을 학습시키는 전략을 채택한다. 회사는 AI가 가설을 세우고, 로봇 실험실이 합성·측정·피드백을 반복하는 구조를 통해 과학 지식의 축적을 가속하는 것을 목표로 한다. 이러한 자율 실험실은 기가바이트 단위의 고신뢰 측정값과 통상 공개되지 않는 ‘부정 결과(negative results)’까지 포착하여 모델 개선에 투입된다.

## 연혁
* **2025년** — 회사 설립. 물리과학 중심의 자율 실험실 및 AI 과학자 개발 비전을 공개하였다.
* **2025년 9월 30일** — 3억 달러 규모의 시드(Founding) 라운드 완료 발표.

## 창업자와 핵심 인물
* 공동 창업자 — 리암 페더스
* 팀 — 리암 페더스, 도우스 주북, 즈미트리 바흐다나우, 알렉산드레 파소스, 레이이치로 나카노, 리샤브 아가르왈, 고운 천 등.
* 과학 자문위원회 — 캐럴린 베르토지(스탠퍼드 화학), 머쿠리 카나치디스(노스웨스턴 화학), 스티브 키벨슨(스탠퍼드 물리), 지쉰 선(스탠퍼드 물리), 크리스 울버턴(노스웨스턴 재료).

## 기술과 플랫폼
Periodic Labs의 플랫폼은 실험–학습–재설계를 자동화하는 폐루프 구조다. 모델은 문헌과 양자역학 시뮬레이션을 읽고, 분말 합성 라인에서 전구체 혼합과 가열을 실행하며, 실험 결과의 피드백을 토대로 다음 실험을 설계한다. 자연은 곧 강화학습의 환경이다. 자율 실험실은 고신호·저노이즈의 물리계(분말 합성, 박스 퍼니스, XRD 등)로 구성되어 다량의 계측 데이터를 생산한다.

## 연구 시설
회사는 분말 합성(powder synthesis) 기반 실험 라인을 전면화한다. 로봇이 전구체를 정량 혼합하고, 고온 박스 퍼니스에서 가열하여 신소재 조성을 탐색하며, 각 실험 루프는 기가바이트 단위의 데이터를 발생시킨다. 이러한 구성은 반복주기(cycle time)를 단축하고, 부정 결과까지 포함한 데이터 풀을 축적하여 모델의 일반화 성능을 높인다.

## 사업 영역 및 초기 고객
초기 초점은 물리과학과 소재 설계이며, 대표 과제로 고온 초전도체 탐색을 제시한다. 동시에 반도체 제조사의 칩 열 방출(heat dissipation) 문제 해결을 위해, 실험 데이터 해석을 돕는 도메인 특화 에이전트를 현장에 배포하고 있다. 우주·국방·반도체 등에서 초기 고객 협업을 진행한다.

## 투자와 주주
2025년 9월 30일 공개된 시드(Founding) 라운드는 앤드리슨 호로위츠가 주도하였다. Felicis, DST Global, Accel, NVentures(엔비디아의 벤처 투자 부문)와 제프 베이조스·에릭 슈미트·제프 딘·엘라드 길 등이 참여하였다. NVentures는 엔비디아의 벤처 투자 부문이다.

## 경쟁 및 비교
자율 실험실을 표방하는 동시대 접근은 대학·국가연구소·비영리 및 스타트업 전반에서 병행되고 있다. 구글 딥마인드의 GNoME 기반 연구, 토론토대 Acceleration Consortium, 비영리 Future House 등이 유관 레퍼런스로 언급된다. Periodic Labs는 1차 실험데이터 축적과 산업 현장 문제(예: 열 관리)를 우선 공략하는 전략으로 차별화를 시도한다.

## 평가와 논의
물리과학 분야에서 ‘‘AI 과학자’’와 자율 실험실의 가능성·한계를 둘러싼 논의가 지속되고 있다. 2023년 이후 심층 기사와 전망 논문은 대규모 후보 물질 탐색·자율 합성 시스템의 성과와 함께, 데이터 품질·재현성·검증 지표를 둘러싼 과제를 지적한다.

## 논문
* 머천트, 아밀; 바츠너, 시몬; 쇠엔홀츠, 사무엘 S.; 아이콜, 무라타한; 천, 고운; **에킨 도우스 주북** 외 (2023). 〈재료 발견을 위한 딥러닝의 확장〉(“Scaling deep learning for materials discovery”). *Nature* 624(7990): 80–85. doi:10.1038/s41586-023-06735-9.
: 대규모 재료 탐색에서 딥러닝을 확장해 안정적 결정구조 후보를 식별하는 문제를 다루었다. 그래프 신경망 기반 표현과 대용량 학습, 불확실성 추정 및 능동 학습 절차를 결합해 후보 선별 파이프라인을 구축하였다. 여러 데이터셋에서 예측 정확도를 향상했고 신규 안정 후보군을 대규모로 산출하였다. 자율 합성과의 연계를 통해 실험 우선순위 설정 절차를 제시하였다.

* 슈이만스키, 네이선 J.; 렌디, 베르나르두스; 페이, 위싱; 쿠마르, 리시 E.; … ; **에킨 도우스 주북**; 아밀 머천트 (2023). 〈신소재의 가속 합성을 위한 자율 실험실〉(“An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials”). *Nature* 624(7990): 86–91. doi:10.1038/s41586-023-06734-w.
: 신소재 합성을 가속하기 위한 자율 실험실 시스템을 구현하였다. 로봇 기반 분말 합성, 자동 계측, 계획·해석 에이전트를 폐루프로 통합해 실험 설계와 실행을 반복하였다. 반복 주기에서 미보고 조성을 포함한 다수의 물질 합성을 검증했고 실험 사이클 타임을 단축하였다. 예측 모델과 자동화 장비를 연결한 고처리량 발견 절차를 보고하였다.

* **리암 페더스**; 배럿 조프; 노암 샤지어 (2022). 〈스위치 트랜스포머: 단순하고 효율적인 희소성으로 트릴리언 파라미터 모델로의 스케일링〉(“Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity”). *Journal of Machine Learning Research* 23(120): 1–39. doi:10.48550/arXiv.2101.03961.
: 혼합전문가 언어 모델의 스케일링을 단순화하고 효율을 높이는 설계를 다루었다. Top-1 라우팅(Switch)과 bfloat16 학습, 안정화 기법을 적용하여 대규모 희소 모델을 학습하였다. 동일한 연산량에서 품질을 유지하거나 향상한 채로 파라미터 수를 확장하는 결과를 보였다. 대형 언어 모델의 지연과 비용을 낮추는 희소 스케일링 경로를 기술하였다.

## 같이 보기
* 오픈AI
* 구글 딥마인드
* 앤드리슨 호로위츠
* 엔비디아

## 각주

## 외부 링크
* 리암 페더스 — Google Scholar
* 리암 페더스 — 개인 홈페이지
* 리암 페더스 — X
* 에킨 도우스 주북 — Google Scholar
* 에킨 도우스 주북 — X

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