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Herramienta de IA

Revisión de Radical AI

Radical AI acelera el descubrimiento de materiales y la investigación y desarrollo utilizando IA, robótica y self-driving labs para encontrar materiales novedosos.

shipped 8 jun 2026aifreemium
Radical AI - AI tool
1Aseguró $55 millones en financiación seed en julio de 2025, liderado por RTX Ventures.
2Adjudicado un contrato Direct-to-Phase II de $1,197,902 por AFWERX para novedosas high entropy alloys.
3Estableció el primer laboratorio de ciencia de materiales totalmente autónomo de Nueva York en enero de 2026, capaz de realizar 100 experimentos diarios impulsados por IA.
4Demostró la capacidad de generar más de 300 materiales novedosos en 16 semanas, cumpliendo los objetivos de rendimiento del cliente.

Radical AI at a Glance

Best For
Researchers and companies in materials science
Pricing
Hybrid (subscription + usage)
Key Features
AI-driven materials research, Automated laboratory systems, Accelerated discovery processes, Focus on inorganic materials, Integration of AI and materials science
Alternatives
Materials Project, NobleAI, ChatGPT Materials Explorer, Revvity Signals One

About Radical AI

Business Model
Hybrid (Subscription + Usage)
Headquarters
New York, United States
Founded
2024
Team Size
36
Funding
Seed
Total Raised
$55M
Target Audience
Researchers and companies in materials science

Leadership

Joseph KrauseCEOLinkedIn
</>Embed "Featured on Stork" Badge
Badge previewBadge preview light
<a href="https://www.stork.ai/en/radical-ai" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/radical-ai?style=dark" alt="Radical AI - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[![Radical AI - Featured on Stork.ai](https://www.stork.ai/api/badge/radical-ai?style=dark)](https://www.stork.ai/en/radical-ai)

overview

¿Qué es Radical AI?

Radical AI es una herramienta de generative AI y robótica desarrollada por Radical AI que permite a fabricantes, instituciones de investigación y socios industriales acelerar el descubrimiento de materiales y la R&D. Aprovecha un sistema de circuito cerrado donde la IA diseña materiales, los prueba en laboratorios autónomos y totalmente automatizados (self-driving labs), y aprende continuamente de los resultados para predecir materiales novedosos.

Radical AI se enfoca en acelerar la investigación y el desarrollo en ciencia de materiales a través de soluciones innovadoras de IA. La empresa construye inteligencia científica para descubrir, crear y fabricar de forma autónoma materiales de próxima generación, reduciendo significativamente los plazos tradicionales de R&D. Este proceso, conocido como inverse design, comienza con una propiedad objetivo y utiliza machine learning para identificar aleaciones candidatas prometedoras de un vasto espacio de búsqueda composicional.

quick facts

Datos Rápidos

AtributoValor
DesarrolladorRadical AI
Modelo de NegocioHíbrido
PreciosFreemium
PlataformasWeb
API DisponibleNo especificado
IntegracionesNo especificado
Fundado2024
SedeNueva York, Estados Unidos
FinanciaciónSeed, $55M

features

Características Clave de Radical AI

Radical AI integra inteligencia artificial avanzada con sistemas de laboratorio autónomos para optimizar el proceso de descubrimiento de materiales. Sus capacidades principales giran en torno a un sistema de circuito cerrado que combina el diseño computacional con la experimentación física.

  • 1Investigación de materiales inorgánicos impulsada por IA.
  • 2Sistemas de laboratorio automatizados para experimentación de alto rendimiento.
  • 3Procesos de descubrimiento acelerados, comprimiendo los plazos de R&D.
  • 4Aprovecha la generative AI para la predicción de materiales novedosos.
  • 5Utiliza robótica para pruebas y caracterización autónomas de materiales.
  • 6Desarrolla un foundation model para predecir composiciones de materiales novedosos.
  • 7Soporta inverse design, partiendo de propiedades objetivo para identificar materiales.
  • 8Capaz de realizar aproximadamente 100 experimentos impulsados por IA al día en sus laboratorios autónomos.
  • 9Demostró la generación de más de 300 materiales novedosos en 16 semanas.

use cases

¿Quién debería usar Radical AI?

Radical AI se dirige a industrias y entidades de investigación con alta demanda de materiales y necesidad de innovación rápida en ciencia de materiales. Sus soluciones son particularmente valiosas para organizaciones que buscan desarrollar materiales de próxima generación o encontrar alternativas a minerales críticos.

  • 1**Fabricantes y Compradores:** Buscando alternativas a minerales críticos de alto riesgo para cadenas de suministro sostenibles.
  • 2**Instituciones de Investigación y Socios Industriales:** Acelerando el descubrimiento de materiales y la investigación y desarrollo para diversas aplicaciones.
  • 3**Industrias de Vehículos Eléctricos y Turbinas Eólicas:** Desarrollando química de baterías novedosa e imanes libres de tierras raras.
  • 4**Contratistas Aeroespaciales y de Defensa:** Creando aleaciones avanzadas para aplicaciones como vuelo hipersónico y condiciones extremas.
  • 5**Empresas de Fabricación de Semiconductores y Fusión Nuclear:** Descubriendo materiales innovadores para tecnologías de próxima generación.

pricing

Precios y Planes de Radical AI

Radical AI opera bajo un modelo de negocio freemium, permitiendo el acceso inicial a su plataforma o servicios. Los detalles específicos sobre los niveles de pago, los costos de suscripción o los precios basados en el uso no se divulgan públicamente más allá de la oferta freemium. Se aconseja a las partes interesadas que se pongan en contacto directamente con Radical AI para obtener estructuras de precios detalladas adaptadas a sus necesidades específicas de investigación y desarrollo.

  • 1Freemium: Proporciona acceso inicial a la plataforma; las características específicas o los límites de uso no se detallan.

competitors

Radical AI vs Competidores

Radical AI se distingue en el panorama del descubrimiento de materiales impulsado por IA a través de su sistema de circuito cerrado totalmente integrado que combina el descubrimiento computacional impulsado por IA con un laboratorio autónomo operativo. Este enfoque contrasta con los competidores que pueden centrarse únicamente en plataformas de software o automatización de laboratorio sin el mismo nivel de integración.

1
Materials Project

Offers a comprehensive, open-access database of DFT-computed properties for inorganic compounds, along with standardized datasets formatted for training machine-learning systems.

Primarily a foundational database and platform for computational materials science, it provides data and tools that can be leveraged by AI solutions like Radical AI, rather than being a direct end-to-end AI prediction tool itself, though it is evolving its machine learning capabilities.

2
NobleAI

Fuses scientific principles (physics, chemistry) with machine learning to accelerate product development in materials, chemicals, and energy sectors through its cloud-based VIP platform.

Directly competes with Radical AI by offering a cloud-based platform for virtual simulation and refinement of material designs, emphasizing the integration of scientific knowledge with AI for accurate predictions, similar to Radical AI's focus on innovative AI solutions for R&D.

3

A specialized AI tool that integrates large language models with materials science databases and graph neural networks to predict properties and assist with scientific research and writing.

Similar to Radical AI in using AI for property prediction and accelerating R&D, but also offers natural language interaction and scientific writing assistance, leveraging LLMs more explicitly as a custom GPT.

4
Revvity Signals One

A unified, cloud-native R&D solution enhanced with AI tools to streamline research workflows, optimize formulation performance, and accelerate materials development across various scientific disciplines.

Directly competes with Radical AI by offering AI-enhanced solutions for materials development, including an AI-ready electronic laboratory notebook and predictive analysis, aiming to accelerate the entire R&D lifecycle.

Preguntas frecuentes

+¿Qué es Radical AI?

Radical AI es una herramienta de generative AI y robótica desarrollada por Radical AI que permite a fabricantes, instituciones de investigación y socios industriales acelerar el descubrimiento de materiales y la R&D. Aprovecha un sistema de circuito cerrado donde la IA diseña materiales, los prueba en laboratorios autónomos y totalmente automatizados (self-driving labs), y aprende continuamente de los resultados para predecir materiales novedosos.

+¿Es Radical AI gratis?

Radical AI opera bajo un modelo de negocio freemium. Los detalles específicos sobre los niveles de pago o los costos de uso no están disponibles públicamente, y las partes interesadas deben contactar directamente a la empresa para obtener información sobre precios.

+¿Cuáles son las principales características de Radical AI?

Las características clave de Radical AI incluyen investigación de materiales impulsada por IA, sistemas de laboratorio automatizados, procesos de descubrimiento acelerados, aprovechamiento de generative AI para la predicción de materiales, utilización de robótica para pruebas autónomas y desarrollo de un foundation model para composiciones de materiales novedosos. Sus laboratorios son capaces de realizar aproximadamente 100 experimentos impulsados por IA al día.

+¿Quién debería usar Radical AI?

Radical AI está diseñado para fabricantes y compradores que buscan alternativas a minerales críticos, instituciones de investigación, socios industriales y empresas en sectores como vehículos eléctricos, turbinas eólicas, fabricación de semiconductores, aeroespacial, defensa y energía, todos los cuales requieren un descubrimiento y R&D de materiales acelerados.

+¿Cómo se compara Radical AI con las alternativas?

Radical AI se diferencia a través de su sistema de circuito cerrado totalmente integrado que combina el descubrimiento computacional impulsado por IA con un laboratorio autónomo operativo. Esto contrasta con competidores como Citrine Informatics (enfocado en gestión de datos), Schrödinger (simulaciones basadas en la física), Atomic Tessellator (simulaciones ab-initio para académicos), Kebotix (integración más amplia de informática y automatización), y Atinary SDLabs (plataforma para experimentación autónoma), al ofrecer una solución completa de principio a fin desde el diseño de IA hasta la validación física.

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