신약 발견은 현대 산업에서 가장 비용이 많이 드는 활동 중 하나입니다. 하나의 실행 가능한 분자를 찾는 데는 10년이 걸리고 수십억 달러의 비용이 소요될 수 있으며 대부분의 후보는 아직 그것을 만들지 못했습니다. 한 세대의 AI 스타트업이 이 문제를 해결하겠다고 약속했습니다. 대부분은 이미 도구를 사용할 수 있을 만큼 기술적으로 정교한 연구자에게 문제를 덜 고통스럽게 만들었습니다.
그러나 SandboxAQ는 병목 현상이 모델에 있지 않다고 믿습니다. 인터페이스입니다.
이 회사는 Anthropic과 제휴하여 AI 과학 모델을 Claude에 직접 통합하여 전문적인 컴퓨팅 인프라를 사용할 필요가 없는 대화형 인터페이스 뒤에 강력한 재료 과학 및 약물 발견 도구를 배치했습니다.
약 5년 전 알파벳의 자회사로 설립된 샌드박스AQ는 구글의 전 CEO인 에릭 슈미트(Eric Schmidt)를 사장으로 두고 있습니다. 모금한 회사는 투자자로부터 9억 5천만 달러 이상포함한 다양한 사업 라인을 개발해왔습니다. 사이버보안 사업.
그러나 SandboxAQ가 수행하는 가장 독특한 작업 중 하나는 대규모 정량 모델 또는 LQM을 생성하는 것입니다. 이러한 독점 모델은 “물리 기반”입니다. 즉, 텍스트의 패턴이 아닌 물리적 세계의 규칙을 기반으로 한다는 의미입니다. 양자 화학 계산을 실행하고 분자 역학과 미세 역학(화학 반응이 분자 수준에서 어떻게 전개되는지 연구)을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 누군가가 실험실에 발을 들여놓기 전에 후보 분자가 어떻게 행동할 가능성이 있는지 연구자들에게 알려주기 때문에 중요합니다.
“실제 실험실 데이터와 과학적 방정식으로 훈련된 LQM은 바이오제약, 금융 서비스, 에너지 및 첨단 재료에 걸쳐 50조 달러가 넘는 부문인 정량적 경제를 위해 설계된 AI 모델입니다.”라고 Sandbox AQ가 또 다른 챗봇이나 코드 보조자를 구축하는 것이 아니라 AI가 변화시켜야 하는 경제를 추구하고 있음을 강력히 시사하는 보도 자료에서 회사는 말했습니다.
차이의 발견 그리고 동형 실험실 (둘 다 더 나은 모델에 대한 자금이 넉넉한 베팅) 과학에 중점을 두었습니다. SandboxAQ는 실제로 누가 사용할 수 있는지에 중점을 둡니다.
“처음으로 국경이 생겼어요. [quantitative] SandboxAQ의 AI 시뮬레이션 총괄 관리자인 Nadia Harhen은 TechCrunch에 “누군가가 자연어로 액세스할 수 있는 최전선 LLM 모델”이라고 말했습니다. 이전에는 SandboxAQ LQM 사용자가 모델을 실행하기 위해 자체 디지털 인프라를 제공해야 했습니다.
SandboxAQ 고객은 컴퓨터 과학자, 연구 과학자 또는 실험가인 경향이 있습니다. 일반적으로 이러한 사람들은 대규모 제약회사나 산업회사에서 근무하며 시장성 있는 제품으로 전환할 수 있는 새로운 재료를 찾고 있습니다.
Harhen은 “우리 고객은 사용 가능한 다른 모든 프로그램을 사용해 보았지만 문제가 너무 복잡해서 번역이 작동하지 않거나 긍정적인 결과를 얻지 못했기 때문에 우리에게 왔습니다”라고 Harhen은 말했습니다.
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