Chemify привлекает £22 млн для масштабирования химии на основе ИИ и создания следующего Chemifarm

Химия стала еще одним рубежом в попытке соединить искусственный интеллект с физическим миром. Компания из Глазго Chemify теперь готовится расширить необходимую инфраструктуру, получив £22 million ($29.7 million) в виде грантов для масштабирования платформы, объединяющей молекулярный дизайн на основе ИИ с автоматизированным роботизированным синтезом.

Финансирование включает £16 million от Scottish Enterprise и £6 million от правительства Великобритании и будет поддерживать разработку второго поколения Chemifarm от Chemify — автоматизированного объекта, предназначенного для увеличения количества химических экспериментов, которые компания может проектировать, выполнять и извлекать из них знания.

В то же время Chemify расширила ранее объявленное Series B financing до £51.9 million ($70 million), увеличив общий объём привлечённого финансирования компании более чем до £110 million ($150 million). Первоначальный раунд Series B был соорганизован Wing Venture Capital и Insight Partners при участии 8VC и существующих инвесторов, включая Triatomic Capital, Blueyard, Rockspring и Eos.

Расширение направлено на более чем удвоение мощности Chemputation от Chemify и поддерживает более широкую цель: превратить химию в всё более программируемый процесс, а не в процесс, построенный в основном на ручных лабораторных процедурах.

От предсказаний ИИ к молекулам, которые действительно можно синтезировать

Одна из постоянных проблем в химии, управляемой ИИ, — разница между вычислительным проектированием интересной молекулы и доказательством того, что её действительно можно произвести.

Генеративные модели могут исследовать огромные химические пространства и предлагать структуры, выглядящие перспективными на основе предсказанных свойств. Однако наличие молекулы в модели не обязательно означает, что у химиков есть практический путь её синтеза.

Chemify построила свою технологию вокруг устранения этого разрыва.

Её основной подход, известный как Chemputation, сочетает машинное обучение, химическое программное обеспечение, универсальный язык программирования химии и роботизированные лабораторные системы. Целевая молекула может пройти путь от вычислительного проектирования через планирование маршрута и в конечном итоге перейти в автоматизированный физический синтез.

Система оптимизации маршрутов Chemify, названная ASSEMBLER, просматривает базу данных классов реакций, которые, по словам компании, уже прошли валидацию и автоматизацию. Полученные инструкции по синтезу затем могут быть закодированы с использованием χDL — аппаратно-независимого языка программирования химии от Chemify.

Эти инструкции исполняются роботизированными системами, способными выполнять такие процессы, как синтез реакций, обработка, очистка и аналитическая оценка.

По сути, Chemify пытается создать нечто, приближённое к программной среде выполнения для химии: ИИ предлагает, что синтезировать, программное обеспечение определяет, как это можно сделать, а автоматизированная лабораторная инфраструктура исполняет инструкции.

Chemify Genesis возвращает экспериментальный цикл в ИИ

Компания также представляет Chemify Genesis, который расширяет эту инфраструктуру до системы открытий с закрытым циклом.

Genesis построен вокруг цикла «запрос‑создание‑тест». Исследователи определяют научную цель и ограничения, система предлагает и синтезирует кандидаты, экспериментальные системы измеряют результаты, и эти результаты возвращаются в последующие раунды.

Эта обратная связь важна, потому что химические эксперименты дают полезную информацию даже при неудачах.

Вместо того чтобы хранить только успешные реакции, Chemify заявляет, что Genesis фиксирует успехи, частичные результаты и неудачные эксперименты вместе с информацией о процедурах, условиях и аналитических данных. Получающийся набор данных может постепенно определить не только какие химические процессы работают, но и где находятся границы практического синтеза.

Это составляет основу того, что Chemify называет моделью мира для химии.

Эта терминология становится всё более распространённой в исследованиях ИИ, где модели мира пытаются построить представления о поведении среды, чтобы система ИИ могла делать более точные прогнозы о будущих действиях. В случае Chemify средой является химическое пространство.

Вместо того чтобы обучаться исключительно на публикациях или исторических наборах данных, Genesis может включать наблюдения, полученные непосредственно в результате физических экспериментов.

Это создает потенциально ценную обратную связь: каждая реакция генерирует дополнительное доказательство, которое может влиять на то, какие молекулы или маршруты синтеза система будет пробовать дальше.

Создание более крупного Chemifarm

Масштабирование этого цикла требует существенно большей физической инфраструктуры, чем развертывание ещё одной программной модели в облаке.

Chemify открыла свой первый Chemifarm в Глазго в 2025 году как объект, посвящённый автоматизированному молекулярному проектированию и синтезу. Ожидается, что объект следующего поколения компании начнёт работу позже в 2026 году с более крупным набором автоматизированных систем, повышенной пропускной способностью и расширенными возможностями синтеза.

Это физическое требование объясняет использование Chemify термина «Chemistry Hyperscaler».

Сравнение отчасти основано на гиперскейлерах облачных вычислений, где огромные скопления стандартизованной вычислительной инфраструктуры позволяют выделять вычислительные ресурсы по запросу. Chemify фактически предлагает аналогичную модель для автоматизированной химии, при которой организации резервируют доступ к стандартизованной роботизированной синтезирующей мощности, а не создают каждый лабораторный процесс самостоятельно.

Genesis предназначена для предоставления партнёрам доступа как к программному уровню, так и к физической мощности Chemifarm. Chemify заявляет, что модели отдельных партнёров и экспериментальные данные хранятся в отдельных защищённых доменах, а не объединяются между клиентами.

Компания также указала, что расширение в Глазго вряд ли будет последним. Дополнительные объекты Chemifarm запланированы по всему миру, в том числе в Соединённых Штатах.

Грант в £22 млн поддерживает гораздо более масштабное расширение в Глазго

Общественное финансирование представляет собой одну часть значительно более крупного вложения в шотландские операции Chemify.

Scottish Enterprise сообщает, что пакет грантов в размере £22 млн сопровождается вложениями Chemify в размере £67,9 млн, что доводит общий объём проекта расширения до £89,9 млн.

Компания также планирует существенно увеличить штат сотрудников.

В настоящее время Chemify нанимает в Шотландии примерно 152 человека и ожидает, что число вырастет до около 450 в течение следующих трёх лет. Ожидается, что расширение создаст до 300 рабочих мест, одновременно сохранив ещё 100.

Её новый глобальный штаб‑квартира и центр исследований и разработок будут расположены в Health Innovation Hub в Говане, в рамках Glasgow Riverside Innovation District рядом с больницей Queen Elizabeth University Hospital.

Расширение дополнительно укрепляет роль Глазго как центра операций Chemify, даже пока компания начинает готовиться к международному внедрению своей технологии.

Другая проблема масштабирования для ИИ

Большая часть гонки за инфраструктурой ИИ сосредоточена на GPU, дата‑центрах и доступе к электроэнергии. Такие компании, как Chemify, демонстрируют другую возникающую инфраструктурную проблему: системы ИИ, работающие в научных областях, в конечном итоге должны взаимодействовать с физическими экспериментами.

Для химии генерация ещё миллиона виртуальных молекул относительно проста. Производство этих соединений, определение того, проявляют ли они предсказанные свойства, и передача экспериментальных результатов обратно в модель — существенно сложнее.

Ставка Chemify заключается в том, что автоматизация этого физического уровня сделает открытие химических соединений с помощью ИИ более полезным.

Эта модель также меняет смысл термина «масштаб» в вычислительной химии. Больше вычислительных ресурсов всё ещё ценно, но способность к открытию всё больше зависит от количества экспериментов, которые можно надёжно выполнить, проанализировать и преобразовать обратно в машинно‑читаемые данные.

Второй Chemifarm и Genesis разработаны именно с учётом этого ограничения.

Если Chemify сможет сделать автоматизированные химические эксперименты всё более воспроизводимыми и программируемыми, компания сможет предоставить системам ИИ то, что чисто вычислительные платформы открытий не могут обеспечить самостоятельно: непрерывную связь между цифровыми предсказаниями и физической химической реальностью.

С новым публичным финансированием в размере £22 млн, расширенным раундом Series B на £51,9 млн и общим привлечённым капиталом более £110 млн, Chemify теперь обладает значительно большим капиталом, чтобы проверить, может ли эта модель перейти от амбициозного подхода к цифровой химии к инфраструктуре, способной работать в промышленном масштабе.