Китайский стартап Scinetics (科理新序) завершил раунд финансирования на сумму около 50 млн юаней (примерно $7 млн). Лид-инвестором выступил фонд Yingke Science and Technology Innovation Fund, также участвовали Yijing Capital, Xiaomiao Langcheng и Linge Venture Capital. Об этом сообщает издание 36Kr со ссылкой на основателя компании Чжана Цзайси.
Scinetics работает в области AI for Science (AI4S) и ставит целью создание мультимодальной базовой модели для научных задач. По словам Чжана, существующие научные агенты, такие как разработанный его командой Stella, имеют принципиальное ограничение: они переводят научные данные в естественный язык, из-за чего теряется точная трёхмерная структура молекул и взаимосвязи между модальностями. Вместо этого Scinetics предлагает концепцию Science Token — единого представления для белков, нуклеиновых кислот, малых молекул и других научных данных, которое позволит модели рассуждать непосредственно в научном пространстве.
Компания уже имеет опыт в создании моделей для отдельных задач: ранее Чжан разработал молекулярный скрининг MGSSL и генеративную модель лекарств FLAG, достигшие уровня SOTA в своих областях. Однако, по его мнению, будущее за универсальными моделями, способными к длинным цепочкам рассуждений, подобно тому как это произошло в программировании.
В краткосрочной перспективе Scinetics сосредоточится на науках о жизни, где коммерциализация наиболее очевидна, а затем планирует расшириться на материаловедение и инженерию. Бизнес-модель предполагает оплату по количеству использованных Science Token, при этом цена будет учитывать не только вычислительные затраты, но и научную ценность данных. Однако, как признаёт основатель, эта модель находится на ранней стадии и не имеет отраслевого консенсуса.
Инвестиции в AI4S в Китае растут, но объём финансирования пока значительно уступает большим языковым моделям и робототехнике. Инвесторы, поддерживающие Scinetics, ожидают быстрой итерации модели и занятия лидирующих позиций, не требуя немедленной коммерциализации. Компания планирует использовать средства для усиления команды и ускорения разработки базовой модели.
Независимых тестов производительности модели Scinetics пока нет. Все заявления о её возможностях основаны на словах основателя и не подтверждены публичными бенчмарками. Технология находится на ранней стадии, и её практическая ценность для фармацевтических компаний ещё не доказана.
