首頁Altara籌集了700萬美元，旨在透過資料解決方案加速物理科學研究的發展。
開發電池、半導體和醫療裝置的公司會生成海量資料。然而，這些資訊往往分散在各種電子表格和過時的系統中，這使得人們很難利用這些資料來改進產品或分析故障原因。
總部位於舊金山的初創企業Altara最近獲得了700萬美元的種子資金，他們開發了一種人工智慧技術，旨在打破這些資料孤島。這種技術能將零散的技術資訊整合到一個平臺上。此次融資由Greylock領投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures和Jeff Dean也參與了投資。
Altara是由Eva Tuecke（右圖）和Catherine Yeo（左圖）於2025年共同創立的。Eva曾是Fermilab的粒子物理研究專家，也是SpaceX的工程師；Catherine則曾擔任Warp公司的人工智慧工程師。這兩位創始人在哈佛大學學習電腦科學時相識。
“以開發下一代電池的公司為例，”Yeo解釋道，“如果在研發測試中某個電池單元發生了故障，那麼一支工程師團隊就必須手動查詢大量的資料——從感測器記錄到溫度和溼度測量資料——並且還要參考以往的故障報告。”
她指出，科學家和工程師們常常要花費數週甚至數月的時間，在多個資料系統中進行這樣的“尋寶”工作，才能診斷並解決故障問題。
Altara聲稱，他們的人工智慧技術大大縮短了這一過程，將原本需要數週的手動資料分析工作壓縮到了短短几分鐘內。
Greylock的合夥人Corinne Riley將Altara在物理科學領域的作用，與軟體領域的站點可靠性工程師(SRE)進行了類比。當一個軟體系統出現故障時，“SRE會檢查該公司的監控系統，”Riley說，“他們會找出是某個特定的程式碼變更導致了系統崩潰。”
例如，由Greylock投資的Resolve公司就利用人工智慧來診斷軟體故障。而Altara的目標則是成為硬體領域的類似存在，能夠準確找出電池或半導體晶圓效能不佳的具體原因。
在運用人工智慧加速物理科學發展的道路上，Altara並不是唯一的選手。其他一些初創企業，比如Periodic Labs和Radical AI，也在從基礎層面著手解決科學研究中的各種難題。
不過，Altara採取了一種與眾不同、資本投入相對較少的策略。他們並沒有試圖取代那些已經成熟的科研和製造企業，而是提供了一種能夠與這些企業的現有資料基礎設施相融合的智慧解決方案。
事實上，Greylock的Riley認為，人工智慧在物理科學領域代表著“下一個重要的發展前沿”，她預計這一領域將會迎來大量的創新和發展機遇。
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