Chemify asegura £22M para escalar la química impulsada por IA y construir su próximo Chemifarm

La química se ha convertido en otra frontera en el esfuerzo por conectar la inteligencia artificial con el mundo físico. La empresa con sede en Glasgow Chemify se está preparando ahora para ampliar la infraestructura necesaria para lograrlo, obteniendo £22 millones ($29.7 millones) en subvenciones para escalar una plataforma que combina el diseño molecular impulsado por IA con la síntesis robótica automatizada.

La financiación incluye £16 millones de Scottish Enterprise y £6 millones del Gobierno del Reino Unido, y respaldará el desarrollo del Chemifarm de segunda generación de Chemify, una instalación automatizada diseñada para aumentar el número de experimentos químicos que la empresa puede diseñar, ejecutar y de los que puede aprender.

Al mismo tiempo, Chemify ha ampliado su previamente anunciada financiación de la Serie B a £51.9 millones ($70 millones), elevando la financiación total asegurada por la empresa a más de £110 millones ($150 millones). La Serie B original fue co-dirigida por Wing Venture Capital e Insight Partners, con la participación de 8VC y los inversores existentes, entre ellos Triatomic Capital, Blueyard, Rockspring y Eos.

La expansión tiene como objetivo más que duplicar la capacidad de Chemputation de Chemify y respaldar una ambición más amplia: convertir la química en un proceso cada vez más programable en lugar de uno basado en flujos de trabajo de laboratorio mayormente manuales.

De las predicciones de IA a moléculas que realmente pueden fabricarse

Uno de los desafíos persistentes que enfrenta la química impulsada por IA es la diferencia entre diseñar una molécula interesante de forma computacional y demostrar que realmente puede fabricarse.

Los modelos generativos pueden explorar enormes espacios químicos y proponer estructuras que parecen prometedoras según las propiedades predichas. Pero una molécula que existe dentro de un modelo no significa necesariamente que los químicos dispongan de una ruta de síntesis práctica para producirla.

Chemify ha estructurado su tecnología en torno a cerrar esa brecha.

Su enfoque central, conocido como Chemputation, combina aprendizaje automático, software químico, un lenguaje de programación química universal y sistemas de laboratorio robóticos. Una molécula objetivo puede pasar del diseño computacional a la planificación de rutas y, finalmente, a la síntesis física automatizada.

El sistema de optimización de rutas de Chemify, llamado ASSEMBLER, busca en una base de datos de clases de reacciones que la empresa afirma ya han sido validadas y automatizadas. Las instrucciones de síntesis resultantes pueden codificarse posteriormente usando χDL, el lenguaje de programación química independiente del hardware de Chemify.

Esas instrucciones son ejecutadas por sistemas robóticos que pueden gestionar procesos que incluyen la síntesis de reacciones, el trabajo posterior, la purificación y la evaluación analítica.

En efecto, Chemify está intentando crear algo más cercano a un entorno de ejecución de software para la química: la IA propone qué fabricar, el software determina cómo podría fabricarse y la infraestructura de laboratorio automatizada ejecuta las instrucciones.

Chemify Genesis devuelve el bucle experimental a la IA

La empresa también está presentando Chemify Genesis, que extiende esta infraestructura a un sistema de descubrimiento de bucle cerrado.

Genesis está diseñada alrededor de un ciclo de “preguntar, fabricar, probar”. Los investigadores definen un objetivo científico y sus limitaciones, el sistema propone y sintetiza candidatos, los sistemas experimentales miden los resultados, y esos resultados retroalimentan rondas posteriores.

Esa retroalimentación es importante porque los experimentos químicos generan información útil incluso cuando fallan.

En lugar de almacenar solo reacciones exitosas, Chemify afirma que Genesis registra éxitos, resultados parciales y experimentos fallidos junto con información como procedimientos, condiciones y datos analíticos. El conjunto de datos resultante puede definir gradualmente no solo qué química funciona, sino dónde están los límites de la síntesis práctica.

Esto constituye la base de lo que Chemify denomina un modelo mundial para la química.

La terminología se ha vuelto cada vez más común en la investigación de IA, donde los modelos mundiales intentan construir representaciones de cómo se comporta un entorno para que un sistema de IA pueda hacer mejores predicciones sobre acciones futuras. En el caso de Chemify, el entorno es el espacio químico.

En lugar de aprender exclusivamente de publicaciones o conjuntos de datos históricos, Genesis puede incorporar observaciones generadas directamente mediante experimentos físicos.

Eso crea un bucle de retroalimentación potencialmente valioso: cada reacción genera evidencia adicional que puede influir en qué moléculas o rutas de síntesis intentará el sistema a continuación.

Construyendo un Chemifarm más grande

Escalar ese bucle requiere una infraestructura física sustancialmente mayor que desplegar otro modelo de software en la nube.

Chemify abrió su primer Chemifarm en Glasgow en 2025 como una instalación dedicada al diseño y síntesis molecular automatizados. Se espera que la instalación de próxima generación de la empresa entre en funcionamiento a finales de 2026 con una colección más amplia de sistemas automatizados, mayor capacidad de procesamiento y capacidades de síntesis ampliadas.

Este requisito físico explica el uso por parte de Chemify del término “Chemistry Hyperscaler”.

La comparación se basa de manera aproximada en los hyperscalers de la computación en la nube, donde enormes concentraciones de infraestructura informática estandarizada permiten asignar capacidad de cómputo a demanda. Chemify está, en efecto, proponiendo un modelo análogo para la química automatizada, en el que las organizaciones reservan acceso a capacidad de síntesis robótica estandarizada en lugar de construir internamente cada flujo de trabajo de laboratorio.

Genesis está diseñada para proporcionar a los socios acceso tanto a la capa de software como a la capacidad física de Chemifarm. Chemify afirma que los modelos de socios individuales y los datos experimentales se mantienen en dominios protegidos separados, en lugar de agruparse entre clientes.

La empresa también ha indicado que la expansión en Glasgow probablemente no será la última. Se planifican instalaciones adicionales de Chemifarm a nivel internacional, incluidas en Estados Unidos.

La subvención de £22 M respalda una expansión mucho mayor en Glasgow

La financiación pública representa un componente de una inversión significativamente mayor en las operaciones escocesas de Chemify.

Scottish Enterprise indica que el paquete de subvención de £22 millones va acompañado de £67,9 millones aportados por Chemify, elevando el proyecto de expansión total a £89,9 millones.

La empresa también planea aumentar sustancialmente su fuerza laboral.

Chemify emplea actualmente aproximadamente a 152 personas en Escocia y espera que esa cifra crezca a alrededor de 450 en los próximos tres años. Se espera que la expansión genere hasta 300 puestos de trabajo y proteja otros 100.

Su nueva sede global y centro de investigación y desarrollo se ubicarán en el Health Innovation Hub en Govan, dentro del Glasgow Riverside Innovation District, cerca del Queen Elizabeth University Hospital.

La expansión refuerza aún más el papel de Glasgow como centro de las operaciones de Chemify, incluso mientras la empresa comienza a prepararse para el despliegue internacional de su tecnología.

Un problema de escalado diferente para la IA

Gran parte de la carrera por la infraestructura de IA se ha centrado en GPUs, centros de datos y el acceso a la electricidad. Empresas como Chemify ilustran otro problema de infraestructura emergente: los sistemas de IA que operan en campos científicos eventualmente necesitan interactuar con experimentos físicos.

En química, generar otro millón de moléculas virtuales es comparativamente fácil. Fabricar esos compuestos, determinar si realmente exhiben las propiedades predichas y alimentar los resultados experimentales de nuevo a un modelo es sustancialmente más difícil.

La apuesta de Chemify es que automatizar esta capa física hará que el descubrimiento químico impulsado por IA sea más útil.

Su modelo también cambia lo que significa “escala” en la química computacional. Más capacidad de cómputo sigue siendo valiosa, pero la capacidad de descubrimiento depende cada vez más del número de experimentos que pueden ejecutarse de forma fiable, analizarse y convertirse nuevamente en datos legibles por máquinas.

El segundo Chemifarm y Genesis están diseñados precisamente en torno a esa limitación.

Si Chemify logra que los experimentos químicos automatizados sean cada vez más repetibles y programables, la empresa podría ofrecer a los sistemas de IA algo que las plataformas de descubrimiento puramente computacionales no pueden proporcionar por sí solas: una conexión continua entre las predicciones digitales y la realidad química física.

Con £22 millones de nueva financiación pública, una Serie B ampliada de £51,9 millones y más de £110 millones asegurados en total, Chemify ahora dispone de considerablemente más capital para probar si ese modelo puede pasar de un enfoque ambicioso de química digital a una infraestructura capaz de operar a escala industrial.