Odkrywanie leków jest notorycznie drogie – znalezienie jednej cząsteczki może zająć dekadę i kosztować miliardy, a większość kandydatów i tak odpada. Pokolenie startupów AI obiecało to naprawić, i większość z nich sprawiła, że problem stał się nieco mniej bolesny dla badaczy, którzy już wiedzą, jak korzystać z narzędzi.

SandboxAQ uważa jednak, że prawdziwym wąskim gardłem nie są modele. To interfejs. Firma połączyła siły z Anthropic, aby zintegrować swoje naukowe modele AI bezpośrednio z Claude, umieszczając potężne narzędzia do odkrywania leków i nauki o materiałach za konwersacyjnym interfejsem, który nie wymaga specjalistycznej infrastruktury obliczeniowej.

Założona około pięć lat temu jako spin-off Alphabetu, SandboxAQ ma Erica Schmidta, byłego CEO Google, jako swojego przewodniczącego. Firma zebrała ponad 950 milionów dolarów od inwestorów i zbudowała kilka linii biznesowych, w tym cyberbezpieczeństwo.

Tym, co wyróżnia SandboxAQ, są jej duże modele ilościowe, czyli LQM. Te zastrzeżone modele są „ugruntowane fizycznie”, co oznacza, że są zbudowane na zasadach świata fizycznego, a nie na wzorcach w tekście. Potrafią przeprowadzać obliczenia chemii kwantowej i symulować dynamikę molekularną oraz mikrokinetykę – badanie tego, jak reakcje chemiczne przebiegają na poziomie molekularnym. To ma znaczenie, ponieważ mówi badaczom, jak cząsteczki kandydujące prawdopodobnie będą się zachowywać, zanim ktokolwiek postawi stopę w laboratorium.

„Trenując na rzeczywistych danych laboratoryjnych i równaniach naukowych, LQM to modele AI zaprojektowane dla gospodarki ilościowej, sektora wartego ponad 50 bilionów dolarów, obejmującego biofarmację, usługi finansowe, energetykę i zaawansowane materiały” – powiedziała firma w komunikacie prasowym, który mocno sugeruje, że SandboxAQ nie buduje kolejnego czatbota ani asystenta kodowania – goni za gospodarką, którą AI ma przekształcić.

Chai Discovery i Isomorphic Labs – oba dobrze finansowane zakłady na lepsze modele – skupiły się na nauce. SandboxAQ skupia się na tym, kto może z niej faktycznie korzystać. „Po raz pierwszy mamy graniczny model ilościowy na granicznym LLM, do którego ktoś może uzyskać dostęp w języku naturalnym” – powiedziała TechCrunch Nadia Harhen, dyrektor generalna SandboxAQ ds. symulacji AI. Wcześniej użytkownicy LQM SandboxAQ musieli zapewnić własną infrastrukturę cyfrową do uruchamiania modeli.

Klienci SandboxAQ to zazwyczaj naukowcy obliczeniowi, naukowcy badawczy lub eksperymentatorzy w dużych firmach farmaceutycznych lub przemysłowych, poszukujący nowych materiałów, które mogą stać się produktami rynkowymi. „Nasi klienci przychodzą do nas, ponieważ wypróbowali całe inne oprogramowanie na rynku, a złożoność ich problemu była taka, że nie zadziałało lub nie przyniosło pozytywnych rezultatów, gdy to tłumaczenie miało miejsce w rzeczywistym świecie” – powiedziała Harhen.