Potential Sciences、英国ソブリンAIファンド主導の8桁規模の資金調達でステルス脱却 物理法則から化学AIを訓練
英国の同社は、物理法則から生成した実験測定精度のデータで原子レベルのモデルを訓練し、標準的な化学データのコストを100分の1にすると説明。エンジェル投資家にPatrick Collison氏が含まれる。
なぜ重要か
創薬AIは実験による化学データの乏しさと高コストに制約されるため、同社は物理に基づくシミュレーションで学習データを生成する。英国政府のソブリンAIファンドは投資家であると同時に計算資源のパートナーで、ブリストルのIsambard-AIなど国のスーパーコンピューターを利用できる。低分子のリード最適化、反応予測、共有結合型創薬から始め、AI重視のラボと協働する。調達額は8桁とだけ説明されている。最初の基盤モデルと実験測定との精度比較の公開が焦点。
要点
- 8桁規模の調達を英国ソブリンAIファンドとTwin Path Venturesが主導
- 他の出資者はNauta、Blue Wire Capital、Lightfield Equity、Odyssey、Portfolio Ventures、Rule30
- エンジェルにPatrick Collison、Chris Gibson、Tim Sadlerら
- 標準的な化学データのコストを100分の1にする狙い
- 同ファンドはブリストルのIsambard-AIなど計算資源も提供