La automatización se está extendiendo a todos los aspectos de cómo las organizaciones hacen su trabajo, y hoy llega la noticia de una startup que está creando herramientas para una industria en particular: las ciencias de la vida. Artificial, que ha construido una plataforma de software para que los laboratorios ayuden, o en algunos casos automaticen completamente, el trabajo de investigación y desarrollo, ha recaudado 21,5 millones de dólares.
Planea utilizar los fondos para continuar desarrollando su software y sus capacidades, para contratar a más personas y para el desarrollo comercial, según el CEO y cofundador de Artificial, David Fuller. La compañía ya tiene varios clientes, incluidos Thermo Fisher y Beam Therapeutics, que utilizan su software directamente y en asociación para sus propios clientes. Vendido como aLab Suite, la tecnología de Artificial puede orquestar y administrar máquinas robóticas que los laboratorios podrían estar usando para manejar algunos trabajos; y ayudar a los científicos a realizar el trabajo ellos mismos.
“La premisa básica de lo que estamos tratando de hacer es acelerar la tasa de descubrimiento en los laboratorios”, dijo Fuller en una entrevista. Él cree que el proceso de incorporar más inteligencia artificial a los laboratorios para mejorar su funcionamiento está atrasado desde hace mucho tiempo. “Necesitamos tener una revolución digital para cambiar la forma en que los laboratorios han estado funcionando durante los últimos 20 años”.
La Serie A está dirigida por el fondo de riesgo M12 de Microsoft, un inversor financiero y estratégico, con la participación de Playground Global y AME Ventures. Playground Global, la firma de capital de riesgo cofundada por el ex ejecutivo de Google y cocreador de Android Andy Rubin (que ya no forma parte de la firma), se ha centrado en la robótica y las ciencias de la vida y lideró la primera y única otra ronda de Artificial. Artificial no da a conocer su valoración con esta ronda.
Fuller tiene experiencia en robótica, específicamente robots industriales y automatización. Antes de fundar Artificial en 2018, estuvo en Kuka, el fabricante alemán de robótica, durante varios años, culminando en el puesto de CTO; Antes de eso, Fuller pasó 20 años en National Instruments, el gigante de instrumentación, equipos de prueba y software industrial. Mientras tanto, la cofundadora de Artificial, Nikhita Singh, tiene una idea de cómo llevar los avances de la robótica a entornos que son bastante análogos en cultura. Anteriormente trabajó en la investigación de la interacción humano-robot en el MIT Media Lab, y antes de eso pasó años en Palantir y trabajando en robótica en Berkeley.
Como Fuller lo describe, vio una brecha (y una oportunidad) interesante en el mercado para aplicar la automatización, que había visto ayudar a avanzar en el trabajo en entornos industriales, al mundo de las ciencias de la vida, tanto para ayudar a los científicos a rastrear lo que están haciendo mejor, y ayúdelos a realizar algunos de los trabajos más repetitivos que tienen que hacer día tras día.
Esta brecha está quizás más en el centro de atención hoy que nunca, dado que estamos en medio de una pandemia de salud mundial. Esto ha impedido que muchos laboratorios puedan operar equipos completos en persona y ha aumentado la dependencia de sistemas que pueden procesar números y realizar el trabajo sin tantas personas presentes. Y, por supuesto, la necesidad de ese trabajo (ya sea que esté relacionado directamente con Covid-19 o no) quizás nunca ha parecido tan urgente como ahora.
Ha habido muchos avances en robótica, específicamente en hardware como brazos robóticos, para administrar parte de la precisión necesaria para realizar algún trabajo, pero hasta ahora no se han realizado esfuerzos reales en la construcción de plataformas para llevar todo el trabajo realizado por eso. hardware juntos (o en palabras de los especialistas en automatización, “orquestar” ese trabajo y datos); ni vincular los datos de esos esfuerzos dirigidos por robots con el trabajo que aún realizan los científicos humanos. Artificial estima que anualmente se gastan unos $ 10 mil millones en informática de laboratorio y software de automatización, sin embargo, los modelos de datos para unificar ese trabajo y las plataformas para llegar a través de todo, siguen ausentes. Eso, en efecto, ha servido como una barrera para que los laboratorios se modernicen tanto como pudieron.
Un laboratorio, como él lo describe, se compone esencialmente de instrumentación de alta gama para análisis, junto con sistemas robóticos para el manejo de líquidos. “Realmente se puede pensar en un laboratorio, francamente, como una cocina”, dijo, “y la operación principal en ese laboratorio es mezclar líquidos”.
Pero tampoco es diferente a una fábrica. A medida que esos líquidos se mezclan, un sistema robótico generalmente se mueve alrededor de pipetas, líquidos, dentro y fuera de placas y mezclas. “Hay un aspecto clave del flujo de material a través del laboratorio, y la parte del flujo de material se parece mucho más a la robótica clásica”, dijo. En otras palabras, hay, como él dice, “una combinación de equipo científico a medida que incluye automatización y luego el flujo de material clásico, que es mucho más robótica estándar”, y es lo que hace que el laboratorio sea un entorno de aplicación para el software de automatización. .
Tenga en cuenta: la idea no es eliminar a los humanos por completo, sino brindar asistencia para que puedan hacer mejor su trabajo. Señala que incluso la industria automotriz, que ha estado automatizada durante 50 años, todavía tiene alrededor del 6% de todo el trabajo realizado por humanos. Si eso es una marca de agua, parece que queda mucho movimiento en los laboratorios: Fuller estima que alrededor del 60% de todo el trabajo en el laboratorio lo realizan humanos. Y parte de la razón de esto es simplemente porque es demasiado complejo para reemplazar a los científicos, a quienes describió como “artistas”, por completo (al menos por ahora).
“Nuestra solución aumenta la actividad humana y automatiza la actividad estándar”, dijo. “Lo vemos como una tesis central que nos diferencia de la automatización clásica”.
Ha surgido una serie de otras nuevas empresas que están aplicando algunos de los aprendizajes de la inteligencia artificial y el análisis de big data para empresas en el mundo de la ciencia. Incluyen empresas como Turing, que está aplicando esto para ayudar a automatizar el trabajo de laboratorio para las empresas de CPG; y Paige, que se centra en la inteligencia artificial para ayudar a comprender mejor el cáncer y otras patologías.
La conexión de Microsoft es una que bien podría influir en cómo se desarrolla la plataforma de Artificial en el futuro, no solo en cómo se manejan los datos en la nube, sino también en el terreno, específicamente con la realidad aumentada.
“Vemos una sinergia técnica masiva”, dijo Fuller. “Cuando estás en un laboratorio, ya tienes que usar anteojos … y creemos que esto tiene las características de un caso de uso a largo plazo”.
Fuller mencionó que un área que está analizando implicaría equipar a los científicos y otros técnicos con HoloLens de Microsoft para ayudarlos a orientarlos por los laboratorios y asegurarse de que las personas realicen su trabajo de manera consistente comparando lo que está sucediendo en el mundo físico con un “gemelo digital”. ”De un laboratorio que contiene datos sobre suministros, dónde están ubicados y qué debe suceder a continuación.
Es esta y todas las otras áreas que aún no se han incorporado a nuestro futuro empresarial liderado por la inteligencia artificial lo que interesó a Microsoft.
“Los laboratorios de biología de hoy son de luz a semiautomatizados, el mismo estado en el que se encontraban cuando comencé mi investigación académica y mi carrera biofarmacéutica hace más de 20 años. La mayoría de los laboratorios funcionan más como cocinas de prueba que como fábricas ”, dijo el Dr. Kouki Harasaki, un inversor de M12, en un comunicado. “El aLab Suite de Artificial es especialmente emocionante para nosotros porque está en una posición única para automatizar las masas: es accesible, de bajo código, fácil de usar, altamente configurable e interoperable con hardware y software de laboratorio común. Lo más importante es que permite a los laboratorios de Biopharma y SynBio alcanzar la gloria suprema de la automatización del flujo de trabajo: flexibilidad a escala “.
Harasaki se une a Peter Barratt, fundador y socio general de Playground Global, en el tablero de Artificial con esta ronda.
“Se vuelve aún más claro a medida que continuamos luchando contra la pandemia que necesitamos adoptar un enfoque escalable y reproducible para ejecutar nuestros laboratorios, en lugar de los métodos artesanales propensos a errores que empleamos hoy”, dijo Barrett en un comunicado. “La suite aLab en la que Artificial ha sido pionera nos permitirá acelerar los tratamientos innovadores del mañana y garantizar que nuestros mejores y más brillantes científicos estén trabajando en problemas desafiantes, no en trabajos manuales”.
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