家アルタラ、データソリューションを通じて物理科学の研究を加速するために700万ドルを調達
バッテリー、半導体、医療機器を開発する企業は、膨大な量のデータを生成します。しかし、この情報がスプレッドシートや古いシステムに散在してしまうことが多く、製品の改善や故障分析に活用することが困難になっています。
サンフランシスコを拠点とするスタートアップ企業Altaraは、最近700万ドルのシード資金を調達し、これらのデータの断絶を解消するためのAI技術を開発しました。この技術により、分散している技術情報が一つのプラットフォーム上で統合されます。この資金調達ラウンドはGreylockが主導し、Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures、Jeff Deanも参加しました。
Altaraは2025年にEva Tuecke（右写真）とCatherine Yeo（左写真）によって設立されました。Eva TueckeはFermilabで粒子物理学の研究者を務め、SpaceXでもエンジニアとして働いていました。Catherine YeoはWarpでAIエンジニアを務めていました。この二人の創設者はハーバード大学でコンピュータサイエンスを学んでいた時に出会いました。
「次世代バッテリーを開発している企業を例にとると、研究開発段階でバッテリーセルが故障した場合、エンジニアチームはセンサーログから温度や湿度のデータまで、多数の情報源を手作業で調べ、過去の故障報告と照合しなければなりません」とYeoは説明します。彼女は、科学者やエンジニアが複数のデータシステムを使って何週間、あるいは何ヶ月もかけて故障原因を特定することがよくあると指摘しています。
AltaraのAI技術によれば、この作業時間が大幅に短縮され、数週間かかる手作業がわずか数分で済むということです。
GreylockのパートナーであるCorinne Rileyは、Altaraの役割を物理科学におけるものと、ソフトウェアにおけるサイト信頼性エンジニア（SRE）の役割に例えています。ソフトウェアシステムが故障した場合、「SREは企業の観測可能性構造を調査し、特定のコード変更が障害の原因であることを突き止めます」とRileyは述べています。例えば、Greylockが支援するResolveは15億ドルの評価額を持ち、AIを利用してソフトウェアの故障を診断しています。Altaraも同様に、ハードウェアにおいて正確な故障原因を特定することを目指しています。
物理科学の進歩を加速するためにAIを活用しているのはAltaraだけではありません。Periodic LabsやRadical AIなどのスタートアップ企業も、科学研究の課題に取り組んでいます。
しかし、Altaraが採っているのは、他の企業とは異なる、資本集約度の低いアプローチです。既存の研究や製造企業を置き換えようとするのではなく、彼らの既存のデータインフラストラクチャーに統合されるAI技術を提供しているのです。
実際、GreylockのRileyは、物理科学におけるAIを「次の大きな進歩の領域」と見なしており、この分野でのイノベーションと発展が加速することを期待しています。
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