اكتشاف الأدوية مشهور بتكلفته الباهظة - فالعثور على جزيء واحد قابل للحياة قد يستغرق عقدًا من الزمن ويكلف مليارات، ومعظم المرشحين يفشلون. جيل من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي وعد بإصلاح هذا، ومعظمهم جعل المشكلة أقل إيلامًا قليلاً للباحثين الذين يعرفون بالفعل كيفية استخدام الأدوات.
لكن SandboxAQ ترى أن العقبة الحقيقية ليست النماذج، بل الواجهة. تعاونت الشركة مع Anthropic لدمج نماذجها العلمية للذكاء الاصطناعي مباشرة في Claude، مما يضع أدوات قوية لاكتشاف الأدوية وعلوم المواد خلف واجهة محادثة لا تتطلب بنية تحتية حاسوبية متخصصة لاستخدامها.
تأسست SandboxAQ منذ حوالي خمس سنوات كشركة منبثقة من Alphabet، ويرأس مجلس إدارتها إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لشركة Google. جمعت الشركة أكثر من 950 مليون دولار من المستثمرين وبنيت عدة خطوط أعمال، بما في ذلك الأمن السيبراني.
ما يميز SandboxAQ هو نماذجها الكمية الكبيرة، أو LQMs. هذه النماذج الخاصة "مرتكزة على الفيزياء"، مما يعني أنها مبنية على قواعد العالم المادي بدلاً من الأنماط النصية. يمكنها إجراء حسابات كيمياء الكم ومحاكاة الديناميكا الجزيئية والحركية الدقيقة - دراسة كيفية تفاعلات كيميائية على المستوى الجزيئي. هذا مهم لأنه يخبر الباحثين كيف من المحتمل أن تتصرف الجزيئات المرشحة قبل أن يضع أي شخص قدمه في المختبر.
"مدربة على بيانات مختبرية حقيقية ومعادلات علمية، نماذج LQMs هي نماذج ذكاء اصطناعي مهندسة للاقتصاد الكمي، وهو قطاع يتجاوز 50 تريليون دولار يشمل المستحضرات الصيدلانية الحيوية والخدمات المالية والطاقة والمواد المتقدمة،" قالت الشركة في بيان صحفي يشير بقوة إلى أن SandboxAQ لا تبني روبوت محادثة آخر أو مساعد كود - إنها تطارد الاقتصاد الذي من المفترض أن يحوله الذكاء الاصطناعي.
Chai Discovery و Isomorphic Labs - كلاهما رهانات ممولة جيدًا على نماذج أفضل - ركزتا على العلم. SandboxAQ تركز على من يمكنه استخدامه فعليًا. "لأول مرة، لدينا نموذج [كمي] حدودي على LLM حدودي يمكن لشخص الوصول إليه بلغة طبيعية،" قالت ناديا هارهين، المديرة العامة لمحاكاة الذكاء الاصطناعي في SandboxAQ، لـ TechCrunch. سابقًا، كان على مستخدمي نماذج LQMs من SandboxAQ توفير بنيتهم التحتية الرقمية الخاصة لتشغيل النماذج.
يميل عملاء SandboxAQ إلى أن يكونوا علماء كمبيوتر حسابيين أو علماء أبحاث أو تجريبيين في شركات الأدوية أو الصناعات الكبيرة الباحثة عن مواد جديدة يمكن أن تصبح منتجات قابلة للتسويق. "عملاؤنا يأتون إلينا لأنهم جربوا كل البرامج الأخرى المتاحة، وتعقيد مشكلتهم كان لدرجة أنها لم تعمل أو لم تسفر عن نتائج إيجابية لهم عندما تمت الترجمة في العالم الحقيقي،" قالت هارهين.