Altara-მ 7 მილიონი დოლარი მოიზიდა: სტარტაპი ფიზიკურ მეცნიერებებში მონაცემთა დეფიციტის პრობლემას AI-ით აგვარებს

კომპანიები, რომლებიც მუშაობენ ბატარეებზე, ნახევარგამტარებსა და სამედიცინო მოწყობილობებზე, უზარმაზარი მოცულობის მონაცემებს აგენერირებენ. თუმცა, ამ ინფორმაციის დიდი ნაწილი ხშირად გაფანტულია ელექტრონულ ცხრილებსა და მოძველებულ სისტემებში, რაც მნიშვნელოვნად ართულებს მათ გამოყენებას პროდუქტის გასაუმჯობესებლად ან ხარვეზების მიზეზების დასადგენად.

სან-ფრანცისკოში დაფუძნებულმა სტარტაპმა Altara-მ, რომელმაც ახლახან 7 მილიონი დოლარის მოცულობის საწყისი (seed) დაფინანსება მოიპოვა, შექმნა ხელოვნური ინტელექტის შრე. მისი მიზანია მონაცემთა ამ ხარვეზების შევსება და ფრაგმენტირებული ტექნიკური ინფორმაციის ერთ პლატფორმაზე გაერთიანება. დაფინანსების რაუნდს Greylock-ი ხელმძღვანელობდა, მასში ასევე მონაწილეობდნენ Neo, BoxGroup, Liquid 2 Ventures და ჯეფ დინი.

Altara 2025 წელს ევა ტიუკემ და კეტრინ იეომ დააფუძნეს. ტიუკე მანამდე Fermilab-ში ნაწილაკების ფიზიკის კვლევებს ატარებდა და SpaceX-ში მუშაობდა, ხოლო იეო Warp-ის ყოფილი AI ინჟინერია. მათ ერთმანეთი ჰარვარდის უნივერსიტეტში, კომპიუტერული მეცნიერებების შესწავლისას გაიცნეს.

„წარმოიდგინეთ, რომ ხართ კომპანია, რომელიც მომავალი თაობის ბატარეებს აწარმოებს და კვლევისა და განვითარების (R&D) პროცესში, უჯრედის ტესტირებისას, ბატარეა ფუჭდება“, — აღნიშნა იეომ. „საინჟინრო გუნდს უწევს უამრავი სხვადასხვა წყაროს ხელით შემოწმება — სენსორების ჟურნალებიდან დაწყებული, ტემპერატურისა და ტენიანობის მონაცემებით დამთავრებული. ისინი ასევე ამოწმებენ წარსულში მომხდარი გაუმართაობების ანგარიშებს“.

მეცნიერები და ინჟინრები ხშირად კვირებს ან თვეებს ხარჯავენ მონაცემთა მრავალფეროვან წყაროებში ინფორმაციის ძიებაზე, რათა დაადგინონ და აღმოფხვრან ხარვეზები. Altara-ს მტკიცებით, მათი ხელოვნური ინტელექტი ამ პროცესისთვის საჭირო დროს მკვეთრად ამცირებს და მონაცემთა ხელით დამუშავების მრავალკვირიან სამუშაოს რამდენიმე წუთში ასრულებს.

Greylock-ის პარტნიორი, კორინ რაილი, Altara-ს საქმიანობას ფიზიკურ მეცნიერებებში პროგრამული უზრუნველყოფის სამყაროში საიტის საიმედოობის ინჟინრების (SRE) როლს ადარებს. მისი თქმით, თუ სისტემა ფუჭდება, SRE ამოწმებს კომპანიის დაკვირვების სისტემებს (observability stack), რათა გაიგოს, გამოიწვია თუ არა კოდში შეტანილმა ცვლილებამ შეფერხება.

მაგალითად, Greylock-ის მიერ მხარდაჭერილი კომპანია Resolve, რომელიც 1.5 მილიარდ დოლარადაა შეფასებული, AI-ს პროგრამული ხარვეზების დიაგნოსტიკისთვის იყენებს. Altara-ს ხედვაა, გახდეს ამის ტექნიკური (hardware) ეკვივალენტი და ზუსტად განსაზღვროს, რა დაზიანდა, როდესაც ბატარეა ან ნახევარგამტარი სათანადოდ ვერ მუშაობს.

Altara არ არის ერთადერთი სტარტაპი, რომელიც AI-ს ფიზიკურ მეცნიერებებში განვითარების დასაჩქარებლად იყენებს. ისეთი სტარტაპები, როგორიცაა Periodic Labs და Radical AI, სამეცნიერო კვლევებს საფუძვლიდანვე უდგებიან. თუმცა, Altara განსხვავებულ და ნაკლებად კაპიტალტევად გზას ირჩევს. ნაცვლად იმისა, რომ ჩაანაცვლოს ათწლეულების განმავლობაში არსებული კვლევითი და მწარმოებელი ფირმები, Altara მათ სთავაზობს ინტელექტუალურ შრეს, რომელიც მათსავე არსებულ მონაცემებს უკავშირდება. კორინ რაილი მიიჩნევს, რომ ხელოვნური ინტელექტი ფიზიკური მეცნიერებებისთვის „შემდეგი დიდი ნაბიჯია“ და ამ სექტორში განვითარების სწრაფ ზრდას პროგნოზირებს.