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斯坦福华人创业!美国最大AI自主实验室落地,75%任务不用人类参与,干翻传统科研!

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就在今天,AI机器人初创Medra正式发布美国规模最大的AI全自动自主实验室ML001


这座实验室不到90天建成,占地3.8万平方英尺,配备数百台机器人,全天候不间断运行。

结合现在的Agent+自动化实验室技术,公司提出了“物理AI科学家”的全新概念。

平台完整覆盖设计—制备—测试—分析全科研闭环:从提出科学假设、设计实验方案、开展科学逻辑推演,到落地实体实验操作,全部流程均可在同一体系内自主完成。


该公司已与基因泰克等企业达成落地合作,业务覆盖抗体研发、蛋白质工程、基因编辑、基因组学、细胞生物学等多个领域。

当AI能够自己完成所有科研工作,人类科学正在被彻底改写。


实验室,该更新了

当前AI+药物研发,软件远远超过了硬件。

例如,AlphaFold2近几年来已经更新到了第四代AlphaFold4,能够快速涉及分子,但设计出的分子还办法快速过验证。

尤其是,标准的实验室自动化设备,已经存在了二十年,API和任务界面都很过时。科学家工作台上只有大约5%的仪器属于“可自动化”类别。

但如今大模型只解决了预测问题,但仍然没能提升实验速度。

利用计算机视觉技术、大模型和自动化,Medra的物理AI科学家们有望在生物技术任务中将整体自动化比例从5%提升到75%

与一般实验室设备不同,Medra的物理AI科学家能够直接操作实验室中绝大多数标准商用仪器,核心突破在于不依赖于仪器厂商的官方接口或授权。

Medra的物理AI科学家大致分为两层:物理层和模型层。

第一层是物理机械臂,每一张实验台都装了摄像头,还有九个传感器全程监控机械臂的操作。传感器能精准记录移液枪头的倾斜角度、插入有多深、试剂加了多久,全部数据都是自动记录的。


传统实验室里,很多操作靠经验和手感。资深科研人员靠长年累月摸索出做事的直觉和窍门,可一旦人离职,这些隐性经验就跟着消失了,没人留存下来。

而 Medra 这套传感系统,是业内为数不多能把这些细微实验细节全部保存下来的工具,并且自主加以学习。

第二层是人工智能科学家:它能够自动读取实验数据、找出问题并给出优化办法,还能直接修改实验操作流程。

创始人举了一个例子:有家客户的实验中检测抗体能不能和目标蛋白结合,最后结果完全无效,抗体完全没有结合成功。

这套 AI 助手精准锁定了两种可能的问题原因,专门设计了对照测试,建议在实验流程里,增加一步涡旋震荡操作。优化调整之后,实验结合率直接从0,提升到了70%以上。

更重要的是,定制化能力,才是Medra最核心的竞争优势。

公司表示,超过85%的客户提出的都是Medra以前从没接触过的全新需求。

因为它的软件和硬件底层框架统一通用,不管是一套设备,还是上百套设备切换配置,都不用大规模重新改造搭建。

短短三个月时间Medra从零起步已经落地上线了一百台用于抗体结合实验的机械臂设备。


华人科学家创办,主要面向两类客户

ML001 实验室当前主要服务两类客户。

对于当下正在研发下一代生物领域基础大模型的团队而言,ML001 就是一座数据工厂。

它为科研领域提供了AI提供了训练迭代闭环,且合作方无需自建湿实验室。

而对于计划搭建自有自动化实验室的药企来说,ML001 希望提供一套成熟范本:直观展示可落地的建设标准,这套系统的复刻搭建效率,远超全球同类项目。

MedraAI成立于2020年,目标是打造由人工智能驱动的机器人,比人类更快更好地执行实验室任务。

创始人兼首席执行官Michelle Lee博士是斯坦福大学的机器人学博士,曾在马斯克的spaceX实习。


图:Michelle Lee

她本来毕业后可以进入纽约大学的助理教授,却毅然选择创业。

Lee在台湾长大,十四岁时来到美国,她的家族从事化学工程工作,这也是为什么她进入了AI机器人实验室领域。

公司已经融了两轮,包括1100万美种子轮和5200万美元A轮,总融资达到6300万美元(约合人民币4.4亿元)。

背后投资阵容也非常强大,包括Arc Institute 联合创始人Patrick Hsu,以及前 GitHub CEO Nat Friedman,Facebook的知名投资人Ali Partovi旗下风险投资基金Neo和Lux Capital等。

去年,Medra只有15名员工。现在公司已经大幅增至45人,并且拥有了一个机器人军团。

值得注意的是,Medra选择购买而非制造其机械臂,来源于供应丰田工厂的同一制造商。该公司的核心价值在于软件,能够教会现成的机械臂执行各种任务。

国内也有不少公司押注AI自主实验室赛道,例如英矽智能的LifeStar1机器人实验室;晶泰科技有超过10000平方米机器人实验室,部署超200台自动化工作站;津渡生科打造了全球首个一站式生物科研平台 BioFord,已落地大湾区某重点实验室,大大缩短科研周期。

当大模型跳出虚拟推演、真正走进物理实验室,物理 AI 科学家正在补上生物医药研发关键的一环。

人机科研的时代已然拐点将至,一场席卷全球生物与制药领域的底层革命,才刚刚拉开序幕。

—The End—


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