Chemify ottiene £22 M per scalare la chimica potenziata dall’IA e costruire il suo prossimo Chemifarm

La chimica è diventata un’altra frontiera nello sforzo di collegare l’intelligenza artificiale al mondo fisico. La società con sede a Glasgow Chemify si sta ora preparando ad espandere l’infrastruttura necessaria per farlo, ottenendo £22 milioni ($29,7 milioni) in sovvenzioni per scalare una piattaforma che combina la progettazione molecolare guidata dall’IA con la sintesi robotica automatizzata.

Il finanziamento comprende £16 milioni da Scottish Enterprise e £6 milioni dal governo del Regno Unito e sosterrà lo sviluppo del Chemifarm di seconda generazione di Chemify, una struttura automatizzata progettata per aumentare il numero di esperimenti chimici che l’azienda può progettare, eseguire e da cui apprendere.

Contemporaneamente, Chemify ha esteso il suo precedentemente annunciato finanziamento Series B a £51,9 milioni ($70 milioni), portando il finanziamento totale garantito dall’azienda a oltre £110 milioni ($150 milioni). Il Series B originale è stato co‑guidato da Wing Venture Capital e Insight Partners, con la partecipazione di 8VC e degli investitori esistenti, tra cui Triatomic Capital, Blueyard, Rockspring ed Eos.

L’espansione è destinata a più che raddoppiare la capacità di Chemputation di Chemify e a sostenere un’ambizione più ampia: trasformare la chimica in un processo sempre più programmabile anziché basato su flussi di lavoro di laboratorio prevalentemente manuali.

Dalle previsioni dell’IA alle molecole realmente realizzabili

Una delle sfide persistenti della chimica guidata dall’IA è la differenza tra progettare una molecola interessante in modo computazionale e dimostrare che possa effettivamente essere prodotta.

I modelli generativi possono esplorare enormi spazi chimici e proporre strutture che sembrano promettenti in base alle proprietà previste. Tuttavia, una molecola presente in un modello non implica necessariamente che i chimici dispongano di una via di sintesi pratica per produrla.

Chemify ha strutturato la sua tecnologia per colmare tale divario.

Il suo approccio centrale, noto come Chemputation, combina apprendimento automatico, software chimico, un linguaggio di programmazione chimica universale e sistemi di laboratorio robotizzati. Una molecola target può passare dalla progettazione computazionale alla pianificazione del percorso e, infine, alla sintesi fisica automatizzata.

Il sistema di ottimizzazione dei percorsi di Chemify, chiamato ASSEMBLER, ricerca un database di classi di reazione che l’azienda afferma siano già state validate e automatizzate. Le istruzioni di sintesi risultanti possono quindi essere codificate usando χDL, il linguaggio di programmazione chimica indipendente dall’hardware di Chemify.

Quelle istruzioni sono eseguite da sistemi robotici in grado di gestire processi quali sintesi di reazioni, workup, purificazione e valutazione analitica.

In pratica, Chemify sta cercando di creare qualcosa di più simile a un ambiente di esecuzione software per la chimica: l’IA propone cosa produrre, il software determina come potrebbe essere realizzato e l’infrastruttura di laboratorio automatizzata esegue le istruzioni.

Chemify Genesis riporta il ciclo sperimentale nell’IA

L’azienda sta inoltre introducendo Chemify Genesis, che estende questa infrastruttura in un sistema di scoperta a ciclo chiuso.

Genesis è progettato attorno a un ciclo “chiedi, crea, testa”. I ricercatori definiscono un obiettivo scientifico e i vincoli, il sistema propone e sintetizza i candidati, i sistemi sperimentali misurano i risultati e questi risultati vengono reintegrati nei round successivi.

Quel feedback è importante perché gli esperimenti chimici forniscono informazioni utili anche quando falliscono.

Piuttosto che archiviare solo le reazioni riuscite, Chemify afferma che Genesis registra successi, risultati parziali e esperimenti non riusciti insieme a informazioni quali procedure, condizioni e dati analitici. Il dataset risultante può gradualmente definire non solo ciò che funziona in chimica, ma dove si trovano i limiti della sintesi pratica.

Questo costituisce la base di quello che Chemify definisce un modello globale per la chimica.

La terminologia è diventata sempre più comune nella ricerca sull’IA, dove i modelli globali cercano di costruire rappresentazioni di come si comporta un ambiente affinché un sistema IA possa fare previsioni migliori sulle azioni future. Nel caso di Chemify, l’ambiente è lo spazio chimico.

Invece di apprendere esclusivamente da pubblicazioni o dataset storici, Genesis può incorporare osservazioni generate direttamente da esperimenti fisici.

Ciò crea un ciclo di feedback potenzialmente prezioso: ogni reazione genera ulteriori evidenze che possono influenzare quali molecole o percorsi di sintesi il sistema tenterà successivamente.

Costruire un Chemifarm più grande

Scalare quel ciclo richiede un’infrastruttura fisica sostanzialmente maggiore rispetto al dispiegamento di un altro modello software nel cloud.

Chemify ha aperto il suo primo Chemifarm a Glasgow nel 2025 come struttura dedicata alla progettazione e sintesi molecolare automatizzate. La struttura di nuova generazione dell’azienda dovrebbe entrare in funzione più avanti nel 2026 con una collezione più ampia di sistemi automatizzati, una maggiore capacità produttiva e capacità di sintesi ampliate.

Questo requisito fisico spiega l’uso da parte di Chemify del termine “Chemistry Hyperscaler”.

Il paragone è modellato liberamente sui hyperscaler del cloud computing, dove enormi concentrazioni di infrastrutture informatiche standardizzate rendono possibile allocare capacità di calcolo su richiesta. Chemify propone, in pratica, un modello analogo per la chimica automatizzata, in cui le organizzazioni riservano l’accesso a capacità robotica di sintesi standardizzata anziché costruire internamente ogni flusso di lavoro di laboratorio.

Genesis è progettato per fornire ai partner l’accesso sia al livello software sia alla capacità fisica del Chemifarm. Chemify afferma che i modelli di partner individuali e i dati sperimentali sono mantenuti in domini protetti separati, anziché aggregati tra i clienti.

L’azienda ha inoltre indicato che l’espansione di Glasgow difficilmente sarà l’ultima. Sono previsti ulteriori impianti Chemifarm a livello internazionale, anche negli Stati Uniti.

Contributo da £22 milioni sostiene un’espansione di Glasgow molto più ampia

Il finanziamento pubblico rappresenta una componente di un investimento significativamente più ampio nelle operazioni scozzesi di Chemify.

Scottish Enterprise afferma che il pacchetto di contributi da £22 milioni è accompagnato da £67,9 milioni forniti da Chemify, portando il progetto di espansione complessivo a £89,9 milioni.

L’azienda prevede inoltre di aumentare sostanzialmente il proprio organico.

Chemify impiega attualmente circa 152 persone in Scozia e prevede che questo numero cresca a circa 450 nei prossimi tre anni. L’espansione dovrebbe creare fino a 300 posti di lavoro, salvaguardandone altri 100.

Il suo nuovo quartier generale globale e centro di ricerca e sviluppo sarà situato al Health Innovation Hub di Govan, all’interno del Glasgow Riverside Innovation District, vicino al Queen Elizabeth University Hospital.

L’espansione rafforza ulteriormente il ruolo di Glasgow come centro delle operazioni di Chemify, anche mentre l’azienda inizia a preparare il dispiegamento internazionale della sua tecnologia.

Un diverso problema di scalabilità per l’IA

Gran parte della corsa all’infrastruttura AI si è concentrata su GPU, data center e accesso all’elettricità. Aziende come Chemify illustrano un altro problema infrastrutturale emergente: i sistemi AI operanti in ambiti scientifici devono eventualmente interagire con esperimenti fisici.

Per la chimica, generare un altro milione di molecole virtuali è relativamente semplice. Produrre quei composti, verificare se mostrano effettivamente le proprietà previste e reinserire i risultati sperimentali in un modello è molto più difficile.

La scommessa di Chemify è che l’automazione di questo livello fisico renderà la scoperta chimica guidata dall’AI più utile.

Il suo modello cambia anche il significato di “scala” nella chimica computazionale. Una maggiore capacità di calcolo resta preziosa, ma la capacità di scoperta dipende sempre più dal numero di esperimenti che possono essere eseguiti in modo affidabile, analizzati e convertiti nuovamente in dati leggibili dalla macchina.

Il secondo Chemifarm e Genesis sono progettati proprio attorno a questa limitazione.

Se Chemify riuscirà a rendere gli esperimenti chimici automatizzati sempre più ripetibili e programmabili, l’azienda potrà fornire ai sistemi AI qualcosa che le piattaforme di scoperta puramente computazionali non possono offrire da sole: una connessione continua tra previsioni digitali e realtà chimica fisica.

Con £22 milioni di nuovo finanziamento pubblico, un ampliamento della Serie B da £51,9 milioni e più di £110 milioni complessivamente assicurati, Chemify ora dispone di molto più capitale per verificare se quel modello può passare da un approccio ambizioso alla chimica digitale a un’infrastruttura capace di operare su scala industriale.