Přejít k hlavnímu obsahu

Vibe research: AI agent SES AI zkracuje vývoj baterií pro roboty z let na týdny

Ilustrační obrázek pro jarvis-ai.cz
Představte si, že místo stovky výzkumníků, kteří roky testují tisíce chemických sloučenin metodou pokus-omyl, stačí jeden člověk. Napíše pár řádků v přirozeném jazyce a AI agent sám navrhne molekuly, otestuje je v simulaci, vyrobí prototyp a seřadí výsledky podle výkonu. Tomuhle přístupu se říká „vibe research“ a americká firma SES AI ho právě uvádí do průmyslové praxe. Její platforma Molecular Universe s agentem StarSeeker zkracuje vývoj nových bateriových materiálů z několika let na několik týdnů — a sází na to, že boom humanoidních robotů bude potřebovat přesně takovou rychlost.

Co je SES AI a proč na ní vsadily Hyundai, SK a LG

SES AI je bostonská firma založená v roce 2012, která začínala jako startup vyvíjející lithium-metalové baterie — technologii považovanou za nástupce konvenčních lithium-iontových článků díky vyšší energetické hustotě. Do firmy postupně investovaly jihokorejské konglomeráty včetně Hyundai Motor Group, SK Group a LG Group. Dnes je SES AI kotovaná na newyorské burze (NYSE) a provozuje tři hlavní obchodní pilíře: bateriová úložiště pro datová centra, dronové články a — pro nás nejzajímavější — AI řízený objev materiálů.

Když se trh s elektromobily začal konsolidovat pod nadvládou několika gigantů soutěžících primárně na ceně a výrobním měřítku, SES AI ustoupila z přímé konkurence a přesměrovala se na drony, robotiku a materiálový výzkum poháněný umělou inteligencí. Výrobní závod v jihokorejském Čchungdžu, původně vybudovaný jako joint venture s GM Defense, dnes vyrábí baterie pro drony a plánuje navýšit kapacitu z 330 000 na 1 milion článků ročně.

Molecular Universe: Od promptu k novému materiálu

Jádrem strategie SES AI je platforma Molecular Universe, která mapuje „vesmír“ malých molekul relevantních pro bateriovou chemii. V květnu 2026 firma spustila verzi 3.0, jejíž klíčovou novinkou je AI agent StarSeeker. Zatímco předchozí verze vyžadovaly, aby výzkumník manuálně spouštěl jednotlivé nástroje, StarSeeker dokáže celou platformu řídit autonomně — stačí mu zadat úkol v přirozeném jazyce.

V praxi to vypadá takto: výzkumník napíše prompt ve stylu „Najdi top 20 molekul pro nízkoteplotní sodíkové baterie, vygeneruj 10 formulací pro každou a seřaď je podle výkonu.“ StarSeeker následně propojí simulace, autonomní laboratoře a databáze molekul, provede potřebné experimenty a vrátí výsledky. Podle CEO Qichao Hu, který technologii představil v rozhovoru pro The Korea Times, tím výzkum baterií vstupuje do fáze, kdy „AI skutečně dělá výzkum za vás. Člověk zadává prompt, ale platforma sama přichází s nápady.“

Co je „vibe research“ a odkud se vzal

Termín „vibe research“ je analogií k populárnímu konceptu „vibe coding“, kdy vývojář popisuje požadovanou funkcionalitu přirozenou řečí a AI generuje kód. Ve vibe research se stejný princip aplikuje na vědecký výzkum: místo kódu AI generuje hypotézy, navrhuje experimenty a testuje materiály.

Koncept není úplně nový — podobné platformy už několik let fungují ve farmaceutickém průmyslu, kde se staly ziskovými. SES AI věří, že bateriový průmysl půjde stejnou cestou. Hu v rozhovoru uvedl, že některé z největších bateriových a automobilových firem již Molecular Universe používají — konkrétní jména ale nezveřejnil.

Proč právě roboti? Humanoidní boom mění požadavky na baterie

Důvod, proč SES AI tak silně sází na robotiku, je jednoduchý: humanoidní roboti potřebují zásadně lepší baterie než cokoli, co dosud existuje. Většina současných humanoidů používá cylindrické články typu 21700 (průměr 21 mm, délka 70 mm), jejichž kapacita se v poslední době zvýšila z 5 Ah na 7,2 Ah — a stále to nestačí.

„Elon Musk zmínil, že humanoidních robotů by mohlo být postaveno víc než aut a dokonce víc než lidí. To znamená, že potenciál trhu je obrovský,“ řekl Hu. A dodal klíčový postřeh: u humanoidních robotů zatím neexistují vládní dotace ani regulatorní požadavky na typ baterií — vyhraje ten, kdo dodá nejlepší kvalitu za nejnižší cenu.

Rychlost objevování nových materiálů se tak stává hlavní konkurenční zbraní. Klasický přístup — několik let výzkumu, stovky vědců, tisíce manuálních experimentů — v éře rychle rostoucí robotiky přestává stačit.

Od týmů k jednotlivcům: Ekonomika jednočlenného R&D

Asi nejodvážnější Huova vize se týká samotné struktury výzkumných týmů. „Trend může skončit u jednočlenného produktového týmu. Místo velkého týmu máte jednoho produktového manažera a tuhle platformu. To je obrovská úspora nákladů a zrychlení vývoje,“ tvrdí CEO.

Bateriové firmy globálně utrácejí 3 až 5 procent ročních tržeb na výzkum a vývoj a zaměstnávají tisíce výzkumníků. Pro představu — pokud výrobce baterií hledá způsob, jak prodloužit životnost článku při minus 20 °C z 6 000 na 8 000 nabíjecích cyklů, klasický přístup by znamenal roky práce. Molecular Universe slibuje vyřešit podobný úkol v řádu týdnů.

Zatím ale platforma zůstává nákladovým střediskem — SES AI v roce 2025 utržila 21 milionů dolarů (zhruba desetinásobek předchozího roku, tažený především ESS divizí) a provozní ztráta se zúžila na 82,61 milionu z předchozích 109,24 milionu. Firma zvažuje vyčlenění Molecular Universe do samostatné entity, která by mohla přilákat specializované investice a potenciálně zamířit k vlastnímu IPO.

Co to znamená pro Evropu a Česko

Pro evropský — a konkrétně český — kontext je příběh SES AI relevantní ze dvou důvodů. Za prvé, Evropská unie masivně investuje do vlastní bateriové nezávislosti prostřednictvím European Battery Alliance a nařízení o bateriích (EU Battery Regulation). Schopnost rychle objevovat nové materiály pomocí AI může evropským výrobcům pomoci zkrátit náskok asijské konkurence.

Za druhé, Česko se řadí mezi evropské lídry v automotive a české firmy jako Škoda Auto investují miliardy korun do přechodu na elektromobilitu včetně výroby bateriových modulů. Pokud se platformy typu Molecular Universe stanou průmyslovým standardem, české technologické firmy a výzkumné instituce budou muset podobné AI nástroje adoptovat, pokud chtějí zůstat konkurenceschopné. Zatím žádný srovnatelný evropský nástroj neexistuje — dominují americké a asijské platformy.

Není to sci-fi. Ale konkurence nespí

SES AI není jediná, kdo sází na AI v materiálovém výzkumu. Google DeepMind už v roce 2023 publikoval průlomový nástroj GNoME, který objevil 2,2 milionu nových krystalických struktur — z toho 380 000 označil za stabilní a vhodné pro experimentální syntézu. Microsoft vyvíjí Azure Quantum Elements a Toyota Research Institute používá AI k hledání nových materiálů pro baterie elektromobilů.

SES AI má ale výhodu v tom, že je zároveň bateriovým výrobcem — své AI objevy může okamžitě testovat ve vlastních laboratořích a výrobních linkách. A díky závodu v Koreji má přístup k špičkovému dodavatelskému řetězci a know-how asijských gigantů. Zda se Molecular Universe stane „ChatGPT pro bateriové vědce“, nebo zůstane specializovaným nástrojem pro pár velkých hráčů, ukáže až čas — a především to, jestli se platformě podaří přejít z nákladového střediska do zisku.

Je Molecular Universe dostupný i pro menší firmy, nebo jen pro giganty?

SES AI zatím neoznámila veřejně dostupný ceník ani samoobslužný SaaS model. Podle CEO platformu již používají „některé z největších bateriových a automobilových firem“, což naznačuje, že jde primárně o enterprise řešení. Pro menší hráče a startupy tak zůstává otázkou, zda bude Molecular Universe v budoucnu zpřístupněn formou předplatného, nebo zůstane vyhrazen pro strategická partnerství.

Čím se vibe research liší od klasického AI modelování v chemii?

Klasické AI modelování v chemii obvykle vyžaduje, aby výzkumník manuálně vybíral konkrétní simulační nástroje, nastavoval parametry a interpretoval dílčí výsledky. Vibe research posouvá automatizaci o úroveň výš — AI agent (v případě SES AI StarSeeker) sám rozhoduje, které nástroje použít, v jakém pořadí a jak iterovat, dokud nenajde řešení. Rozdíl je podobný jako mezi kalkulačkou a autonomním matematikem: jedno počítá, druhé přemýšlí, co a jak počítat.

Má SES AI nějakou konkurenci v Evropě?

Přímou platformu na úrovni Molecular Universe v Evropě zatím nemáme. Evropské projekty jako BIG-MAP (Battery Interface Genome — Materials Acceleration Platform) v rámci iniciativy BATTERY 2030+ se ubírají podobným směrem, ale jde o akademicko-výzkumné konsorcium, nikoli komerční produkt. Pro evropské firmy to znamená, že pokud chtějí využívat AI pro akceleraci bateriového výzkumu už dnes, pravděpodobně sáhnou po americkém nebo asijském řešení.

X

Nezmeškejte novinky!

Přihlaste se k odběru novinek a aktualit.