Chemify pozyskuje £22 mln, aby rozwinąć chemię wspieraną sztuczną inteligencją i zbudować kolejny Chemifarm

Chemia stała się kolejną granicą w dążeniu do połączenia sztucznej inteligencji ze światem fizycznym. Firma z Glasgow Chemify przygotowuje się teraz do rozbudowy niezbędnej infrastruktury, pozyskując £22 miliony ($29,7 miliony) w formie grantów, aby skalować platformę łączącą projektowanie molekularne oparte na AI z zautomatyzowaną syntezą robotyczną.

Finansowanie obejmuje £16 milionów od Scottish Enterprise oraz £6 milionów od rządu Wielkiej Brytanii i będzie wspierać rozwój drugiej generacji Chemifarm firmy Chemify, zautomatyzowanego obiektu przeznaczonego do zwiększenia liczby eksperymentów chemicznych, które firma może projektować, przeprowadzać i z których może się uczyć.

Jednocześnie Chemify rozszerzyło wcześniej ogłoszone finansowanie serii B do £51,9 miliona ($70 milionów), podnosząc łączną pozyskaną kwotę firmy do ponad £110 milionów ($150 milionów). Pierwotna seria B była współprowadzona przez Wing Venture Capital i Insight Partners, z udziałem 8VC oraz istniejących inwestorów, w tym Triatomic Capital, Blueyard, Rockspring i Eos.

Rozszerzenie ma na celu ponad dwukrotne zwiększenie pojemności Chemputation firmy Chemify oraz wspieranie szerszej ambicji: przekształcenia chemii w coraz bardziej programowalny proces, zamiast procesu opartego głównie na ręcznych procedurach laboratoryjnych.

Od prognoz AI do cząsteczek, które można rzeczywiście wyprodukować

Jednym z trwałych wyzwań stojących przed chemią napędzaną AI jest różnica między projektowaniem interesującej cząsteczki w sposób komputerowy a wykazaniem, że można ją faktycznie wyprodukować.

Modele generatywne mogą przeszukiwać ogromne przestrzenie chemiczne i proponować struktury, które wydają się obiecujące na podstawie przewidywanych właściwości. Jednak istnienie cząsteczki w modelu nie oznacza koniecznie, że chemicy posiadają praktyczną ścieżkę syntezy umożliwiającą jej wytworzenie.

Chemify ustrukturyzowało swoją technologię wokół zamykania tej luki.

Jego podstawowe podejście, znane jako Chemputation, łączy uczenie maszynowe, oprogramowanie chemiczne, uniwersalny język programowania chemicznego oraz robotyczne systemy laboratoryjne. Docelowa cząsteczka może przejść od projektowania komputerowego, przez planowanie ścieżki, aż po zautomatyzowaną syntezę fizyczną.

System optymalizacji ścieżek Chemify, nazwany ASSEMBLER, przeszukuje bazę danych klas reakcji, które firma twierdzi, że zostały już zwalidowane i zautomatyzowane. Uzyskane instrukcje syntezy mogą być następnie kodowane przy użyciu χDL, niezależnego od sprzętu języka programowania chemicznego Chemify.

Instrukcje te są wykonywane przez systemy robotyczne, które mogą obsługiwać procesy takie jak synteza reakcji, obróbka, oczyszczanie oraz ocena analityczna.

W praktyce Chemify dąży do stworzenia czegoś przypominającego środowisko wykonawcze oprogramowania dla chemii: AI proponuje, co wytworzyć, oprogramowanie określa, jak to zrobić, a zautomatyzowana infrastruktura laboratoryjna wykonuje instrukcje.

Chemify Genesis przywraca pętlę eksperymentalną do AI

Firma wprowadza również Chemify Genesis, które rozszerza tę infrastrukturę o zamknięty system odkrywania.

Genesis opiera się na cyklu „zapytaj, wykonaj, przetestuj”. Badacze definiują cel naukowy i ograniczenia, system proponuje i syntetyzuje kandydatów, systemy eksperymentalne mierzą wyniki, a te wyniki są zwracane w kolejnych rundach.

Ta informacja zwrotna jest ważna, ponieważ eksperymenty chemiczne dostarczają użytecznych danych nawet w przypadku niepowodzeń.

Zamiast przechowywać wyłącznie udane reakcje, Chemify twierdzi, że Genesis rejestruje sukcesy, częściowe wyniki i nieudane eksperymenty wraz z informacjami takimi jak procedury, warunki i dane analityczne. Powstały zestaw danych może stopniowo określać nie tylko, co w chemii działa, ale także, gdzie leżą granice praktycznej syntezy.

Stanowi to podstawę tego, co Chemify nazywa modelem świata dla chemii.

Terminologia ta stała się coraz powszechniejsza w badaniach AI, gdzie modele świata starają się tworzyć reprezentacje zachowań środowiska, aby system AI mógł lepiej przewidywać przyszłe działania. W przypadku Chemify środowiskiem jest przestrzeń chemiczna.

Zamiast uczyć się wyłącznie z publikacji lub historycznych zbiorów danych, Genesis może włączać obserwacje generowane bezpośrednio w wyniku eksperymentów fizycznych.

Tworzy to potencjalnie cenny loop zwrotny: każda reakcja generuje dodatkowe dowody, które mogą wpływać na to, które cząsteczki lub ścieżki syntezy system podejmie w następnej kolejności.

Budowa większego Chemifarm

Skalowanie tej pętli wymaga znacznie większej infrastruktury fizycznej niż wdrożenie kolejnego modelu oprogramowania w chmurze.

Chemify otworzyło swój pierwszy Chemifarm w Glasgow w 2025 roku jako obiekt dedykowany automatycznemu projektowaniu i syntezie molekularnej. Oczekuje się, że obiekt kolejnej generacji firmy będzie uruchomiony pod koniec 2026 roku, wyposażony w większą liczbę systemów automatycznych, wyższą przepustowość oraz rozszerzone możliwości syntezy.

To fizyczne wymaganie wyjaśnia użycie przez Chemify terminu „Chemistry Hyperscaler”.

Porównanie jest luźno oparte na hyperskalerach w chmurze obliczeniowej, gdzie ogromne koncentracje standaryzowanej infrastruktury komputerowej umożliwiają przydzielanie mocy obliczeniowej na żądanie. Chemify w praktyce proponuje analogiczny model dla zautomatyzowanej chemii, w którym organizacje rezerwują dostęp do standaryzowanej pojemności robotycznej syntezy, zamiast budować każdy przepływ pracy laboratoryjnej we własnym zakresie.

Genesis ma zapewnić partnerom dostęp zarówno do warstwy oprogramowania, jak i fizycznej pojemności Chemifarm. Chemify twierdzi, że modele poszczególnych partnerów oraz dane eksperymentalne są przechowywane w odrębnych, chronionych domenach, a nie łączone w jedną bazę klientów.

Firma wskazała również, że rozbudowa w Glasgow prawdopodobnie nie będzie ostatnią. Planowane są dodatkowe obiekty Chemifarm na świecie, w tym w Stanach Zjednoczonych.

Grant w wysokości 22 mln £ wspiera znacznie większą rozbudowę Glasgow

Finansowanie publiczne stanowi jedną część znacznie większej inwestycji w szkockie operacje Chemify.

Scottish Enterprise podaje, że pakiet grantowy w wysokości 22 mln £ jest uzupełniony przez 67,9 mln £ wkładu Chemify, co podnosi łączny koszt projektu rozbudowy do 89,9 mln £.

Firma planuje również znacząco zwiększyć liczbę pracowników.

Chemify zatrudnia obecnie około 152 osób w Szkocji i przewiduje, że liczba ta wzrośnie do około 450 w ciągu najbliższych trzech lat. Oczekuje się, że rozbudowa stworzy nawet 300 miejsc pracy, jednocześnie zabezpieczając kolejne 100.

Nowa globalna siedziba oraz centrum badań i rozwoju zostaną ulokowane w Health Innovation Hub w Govan, w ramach Glasgow Riverside Innovation District, w pobliżu szpitala Queen Elizabeth University Hospital.

Rozbudowa dodatkowo wzmacnia rolę Glasgow jako centrum działań Chemify, jednocześnie firma rozpoczyna przygotowania do międzynarodowego wdrożenia swojej technologii.

Inny problem skalowania dla AI

Wiele z wyścigu o infrastrukturę AI koncentrowało się na GPU, centrach danych i dostępie do energii elektrycznej. Firmy takie jak Chemify ilustrują kolejny pojawiający się problem infrastrukturalny: systemy AI działające w dziedzinach naukowych w końcu muszą współdziałać z eksperymentami fizycznymi.

W chemii generowanie kolejnego miliona wirtualnych cząsteczek jest stosunkowo proste. Produkcja tych związków, ustalenie, czy rzeczywiście wykazują przewidywane właściwości, oraz wprowadzanie wyników eksperymentalnych z powrotem do modelu jest znacznie trudniejsze.

Stawka Chemify polega na tym, że automatyzacja tej warstwy fizycznej uczyni odkrycia chemiczne napędzane AI bardziej użytecznymi.

Model ten zmienia także znaczenie pojęcia „skala” w chemii obliczeniowej. Więcej mocy obliczeniowej nadal jest cenne, ale zdolność odkrywania coraz bardziej zależy od liczby eksperymentów, które można wiarygodnie przeprowadzić, przeanalizować i przekształcić z powrotem w dane czytelne dla maszyn.

Drugi Chemifarm oraz Genesis zostały zaprojektowane właśnie z myślą o tym ograniczeniu.

Jeśli Chemify uda się uczynić automatyczne eksperymenty chemiczne coraz bardziej powtarzalnymi i programowalnymi, firma może dostarczyć systemom AI coś, czego same platformy czysto obliczeniowe nie są w stanie zapewnić: ciągłe połączenie między cyfrowymi prognozami a fizyczną rzeczywistością chemiczną.

Z 22 mln £ nowego finansowania publicznego, rozszerzoną rundą Series B o wartości 51,9 mln £ oraz łącznym zabezpieczonym kapitałem przekraczającym 110 mln £, Chemify posiada teraz znacznie większe środki, aby sprawdzić, czy ten model może przejść od ambitnego podejścia do chemii cyfrowej do infrastruktury zdolnej do działania na skalę przemysłową.