Foundation Model for Chemical Manufacturing

Foundation Model for Chemical Manufacturingとは

Yoneda Labsが作るFoundation Model for Chemical Manufacturingは、その名のとおり化学反応の基盤モデルである。実際の実験で学習し、目的の分子を本当に組み上げるには温度、濃度、触媒、配位子、塩基、溶媒をどう組めばいいかを示す。

会社は2023年、サンフランシスコで生まれた。3人の創業者は全員ケンブリッジ大学出身で、2024年4月にKhosla Ventures主導で400万ドルのシード調達を終えた。Scott E. Denmark教授が顧問を務める。

狙う問題は古く、そして高い。化学者は文献から条件を拾うが、そこに正確なレシピが書かれていることはほとんどない。しかたなく一度に一つの変数だけ動かし、何週間も溶かす。Yonedaの答えは自前のデータだ。化学AIとして、数千件のハイスループット実験を計画器に食わせ、次にどの実験を回すかを決めさせる。

制約も同じだけ重い。対象はチームが実際に回した有機反応が中心で、珍しい反応形式は従来のスクリーニングに戻る。価格は非公開、セルフ申し込みもなく、導入はデモと試験プロジェクトから始まる。小規模な大学研究室には割に合いにくい。

導入の流れ

1. Yoneda Labsのサイトからデモを申し込み、すでに行き詰まっている反応を持ち込む。ソフトだけで足りるか、実験室での取り組みが要るかをチームが見極める。
2. 手持ちの実験記録を読み込む。データがなければ新しい基質から始める。
3. 装置で実際に動かせる変数を指定する。温度、溶媒、配位子、塩基、触媒量などだ。
4. 提案された実験バッチを確認し、自社のドラフトで回すか、Yonedaのハイスループット実験室に渡す。
5. 収率を入力して戻す。モデルが更新され、より小さな第2ラウンドが出てくる。