Chemify、AI駆動化学を拡大し次世代Chemifarmを構築するために£22Mを確保

化学は、人工知能と物理的世界を結びつける取り組みの新たなフロンティアとなっています。グラスゴー拠点のChemifyは、まさにそれを実現するために必要なインフラを拡大する準備を進めており、£22百万（$29.7百万）の助成金を確保して、AI駆動の分子設計と自動ロボット合成を組み合わせたプラットフォームをスケールアップします。

この資金には、スコティッシュ・エンタープライズからの£16百万と英国政府からの£6百万が含まれ、同社の第2世代Chemifarmの開発を支援します。この自動化施設は、企業が設計・実行・学習できる化学実験の数を増やすことを目的としています。

同時に、Chemifyは以前に発表したシリーズB資金調達を£51.9百万（$70百万）に拡大し、同社の総資金調達額を£110百万（$150百万）以上にしました。元のシリーズBはWing Venture CapitalとInsight Partnersが共同リードし、8VCや既存投資家であるTriatomic Capital、Blueyard、Rockspring、Eosが参加しました。

この拡大は、ChemifyのChemputation能力を2倍以上にし、より広範な野望を支えることを目的としています。すなわち、主に手作業のラボワークフローに依存するのではなく、化学をますますプログラム可能なプロセスへと転換することです。

AI予測から実際に合成可能な分子へ

AI駆動化学が直面する永続的な課題の一つは、計算上で興味深い分子を設計することと、実際に製造できることを実証することの違いです。

生成モデルは広大な化学空間を探索し、予測特性に基づいて有望に見える構造を提案できます。しかし、モデル内に分子が存在するだけで、化学者が実用的な合成経路を持っているとは限りません。

Chemifyはそのギャップを埋めることを中心に技術を構築しています。

その核心的アプローチであるChemputationは、機械学習、化学ソフトウェア、汎用化学プログラミング言語、ロボットラボシステムを組み合わせています。目標分子は計算設計から経路計画を経て、最終的に自動化された実物合成へと進むことができます。

Chemifyの経路最適化システムであるASSEMBLERは、同社がすでに検証・自動化されたと述べる反応クラスのデータベースを検索します。得られた合成指示は、χDLというChemifyのハードウェア非依存型化学プログラミング言語でエンコードされます。

これらの指示は、反応合成、作業処理、精製、分析評価などのプロセスを処理できるロボットシステムによって実行されます。

実質的に、Chemifyは化学のためのソフトウェア実行環境に近いものを作ろうとしています。AIが何を作るかを提案し、ソフトウェアがその作り方を決定し、自動化ラボインフラが指示を実行します。

Chemify Genesisが実験ループをAIに取り戻す

同社はまた、Chemify Genesisを導入しており、このインフラを閉ループ型発見システムへと拡張しています。

Genesisは「質問・作成・テスト」のサイクルを中心に設計されています。研究者が科学的目標と制約を定義すると、システムが候補を提案・合成し、実験システムが結果を測定し、その結果が次のラウンドにフィードバックされます。

このフィードバックは重要です。化学実験は失敗した場合でも有用な情報を生み出すからです。

成功した反応だけでなく、ChemifyはGenesisが成功、部分的結果、失敗した実験を手順、条件、分析データなどの情報と共に記録すると述べています。得られたデータセットは、化学が機能するだけでなく、実用的な合成の限界がどこにあるかを徐々に定義できます。

これがChemifyが呼ぶ化学の世界モデルの基礎となります。

この用語はAI研究全般でますます一般的になっており、世界モデルは環境の振る舞いを表現し、AIシステムが将来の行動をより正確に予測できるようにします。Chemifyの場合、環境は化学空間です。

出版物や過去のデータセットだけで学習するのではなく、Genesisは物理実験から直接生成された観測を取り入れることができます。

これにより、潜在的に価値のあるフィードバックループが生まれます。すべての反応が追加の証拠を生成し、システムが次に試みる分子や合成経路に影響を与える可能性があります。

より大規模なChemifarmの構築

そのループを拡大するには、クラウド上に別のソフトウェアモデルを展開するだけではなく、はるかに多くの物理インフラが必要です。

Chemifyは2025年にグラスゴーで最初のChemifarmを開設し、自動化された分子設計と合成に特化した施設として運営しています。同社の次世代施設は2026年後半に稼働開始予定で、より多くの自動化システム、より高いスループット、拡張された合成能力を備える見込みです。

この物理的要件が、Chemifyが「Chemistry Hyperscaler」という用語を使用する理由を説明しています。

この比較は、標準化されたコンピューティングインフラを大量に集中させ、需要に応じて計算能力を割り当て可能にするクラウドコンピューティングのハイパースケーラーに緩やかに倣ったものです。Chemifyは実質的に自動化化学向けに類似のモデルを提案しており、組織は内部であらゆる実験室のワークフローを構築するのではなく、標準化されたロボット合成能力へのアクセスを予約します。

Genesisは、パートナーにソフトウェア層と物理的なChemifarm容量の両方へのアクセスを提供するよう設計されています。Chemifyによれば、個々のパートナーモデルと実験データは顧客間で共有されるのではなく、別々の保護されたドメイン内で維持されます。

同社は、グラスゴーでの拡張が最後になる可能性は低いと示しています。米国を含む海外でも、追加のChemifarm施設が計画されています。

£22Mの助成金が、はるかに大規模なグラスゴー拡張を支援

この公的資金は、Chemifyのスコットランド事業へのはるかに大規模な投資の一部を構成しています。

Scottish Enterpriseによれば、£22百万の助成金に加えてChemifyが£67.9百万を拠出し、全体の拡張プロジェクトは£89.9百万になるとのことです。

同社はまた、従業員数を大幅に増やす計画です。

Chemifyは現在、スコットランドで約152人を雇用しており、今後3年間で約450人に増加すると見込んでいます。今回の拡張により、最大300人の雇用が創出され、さらに100人の雇用が維持される見込みです。

新しいグローバル本社と研究開発センターは、グラスゴー・リバーサイド・イノベーション・ディストリクト内のゴヴァンにあるヘルス・イノベーション・ハブに位置し、クイーン・エリザベス大学病院の近くに設置されます。

この拡張により、Chemifyの事業拠点としてのグラスゴーの役割がさらに強化され、同社が技術の国際展開の準備を始める中でも重要性が増します。

AIにおける別のスケーリング課題

AIインフラ競争の多くはGPU、データセンター、電力供給に焦点が当てられてきました。Chemifyのような企業は、別の新興インフラ課題を示しています。すなわち、科学分野で運用されるAIシステムは最終的に物理実験と連携する必要があるということです。

化学において、さらに100万個の仮想分子を生成することは比較的容易です。しかし、これらの化合物を実際に合成し、予測された特性を示すかどうかを確認し、実験結果をモデルにフィードバックすることははるかに困難です。

Chemifyの賭けは、この物理層を自動化することで、AI主導の化学発見をより有用にすることです。

同社のモデルは、計算化学における「スケール」の意味も変えます。計算リソースは依然として価値がありますが、発見能力は、信頼性の高い実験を実行・分析し、機械可読データに変換できる実験数にますます依存しています。

第2のChemifarmとGenesisは、まさにその制約を念頭に設計されています。

Chemifyが自動化された化学実験をますます再現性が高くプログラム可能にできれば、同社は純粋に計算的な発見プラットフォームだけでは提供できないもの、すなわちデジタル予測と物理的化学現実との継続的な接続をAIシステムに提供できるでしょう。

新たに£22百万の公的資金、拡大された£51.9百万のシリーズB、そして総額£110百万以上の資金調達により、Chemifyは、同モデルが野心的なデジタル化学アプローチから産業規模で稼働可能なインフラへと移行できるかを検証するための資本を大幅に増やしました。