Ontdekking van geneesmiddelen is berucht duur - het vinden van één enkel levensvatbaar molecuul kan tien jaar duren en miljarden kosten, en de meeste kandidaten falen nog steeds. Een generatie AI-startups heeft beloofd dit op te lossen, en de meesten hebben het probleem iets minder pijnlijk gemaakt voor onderzoekers die al weten hoe ze de tools moeten gebruiken.

SandboxAQ denkt echter dat de echte bottleneck niet de modellen zijn. Het is de interface. Het bedrijf heeft samengewerkt met Anthropic om zijn wetenschappelijke AI-modellen rechtstreeks in Claude te integreren, waardoor krachtige tools voor ontdekking van geneesmiddelen en materiaalkunde achter een conversationele interface komen te staan die geen gespecialiseerde computerinfrastructuur vereist.

Ongeveer vijf jaar geleden opgericht als een spin-out van Alphabet, heeft SandboxAQ Eric Schmidt, voormalig CEO van Google, als voorzitter. Het bedrijf heeft meer dan $950 miljoen opgehaald bij investeerders en verschillende bedrijfsonderdelen opgebouwd, waaronder cybersecurity.

Wat SandboxAQ onderscheidt, zijn de large quantitative models, of LQMs. Deze eigen modellen zijn 'physics-grounded', wat betekent dat ze zijn gebouwd op de regels van de fysieke wereld in plaats van patronen in tekst. Ze kunnen kwantumchemische berekeningen uitvoeren en moleculaire dynamica en microkinetica simuleren - de studie van hoe chemische reacties zich op moleculair niveau ontvouwen. Dat is belangrijk omdat het onderzoekers vertelt hoe kandidaat-moleculen zich waarschijnlijk zullen gedragen voordat iemand een voet in een laboratorium zet.

'Getraind op echte laboratoriumgegevens en wetenschappelijke vergelijkingen, zijn LQMs AI-modellen ontworpen voor de kwantitatieve economie, een sector van meer dan $50 biljoen die biofarma, financiële diensten, energie en geavanceerde materialen omvat,' zei het bedrijf in een persbericht dat sterk suggereert dat SandboxAQ niet weer een chatbot of code-assistent bouwt - het jaagt op de economie die AI zou moeten transformeren.

Chai Discovery en Isomorphic Labs - beide goed gefinancierde weddenschappen op betere modellen - hebben zich gericht op de wetenschap. SandboxAQ richt zich op wie het daadwerkelijk kan gebruiken. 'Voor het eerst hebben we een grensverleggend [kwantitatief] model op een grensverleggende LLM dat iemand in natuurlijke taal kan benaderen,' vertelde Nadia Harhen, general manager van AI-simulatie bij SandboxAQ, aan TechCrunch. Voorheen moesten gebruikers van SandboxAQ's LQMs hun eigen digitale infrastructuur leveren om de modellen te draaien.

De klanten van SandboxAQ zijn meestal computationele wetenschappers, onderzoekswetenschappers of experimentalisten bij grote farmaceutische of industriële bedrijven die op zoek zijn naar nieuwe materialen die verhandelbare producten kunnen worden. 'Onze klanten komen naar ons omdat ze alle andere software hebben geprobeerd, en de complexiteit van hun probleem is zodanig dat het niet werkte of geen positieve resultaten opleverde toen die vertaling in de echte wereld plaatsvond,' zei Harhen.