首页Altara筹集了700万美元，旨在通过数据解决方案加速物理科学研究的发展。
开发电池、半导体和医疗设备的公司会生成海量数据。然而，这些信息往往分散在各种电子表格和过时的系统中，这使得人们很难利用这些数据来改进产品或分析故障原因。
总部位于旧金山的初创企业Altara最近获得了700万美元的种子资金，他们开发了一种人工智能技术，旨在打破这些数据孤岛。这种技术能将零散的技术信息整合到一个平台上。此次融资由Greylock领投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures和Jeff Dean也参与了投资。
Altara是由Eva Tuecke（右图）和Catherine Yeo（左图）于2025年共同创立的。Eva曾是Fermilab的粒子物理研究专家，也是SpaceX的工程师；Catherine则曾担任Warp公司的人工智能工程师。这两位创始人在哈佛大学学习计算机科学时相识。
“以开发下一代电池的公司为例，”Yeo解释道，“如果在研发测试中某个电池单元发生了故障，那么一支工程师团队就必须手动查找大量的数据——从传感器记录到温度和湿度测量数据——并且还要参考以往的故障报告。”
她指出，科学家和工程师们常常要花费数周甚至数月的时间，在多个数据系统中进行这样的“寻宝”工作，才能诊断并解决故障问题。
Altara声称，他们的人工智能技术大大缩短了这一过程，将原本需要数周的手动数据分析工作压缩到了短短几分钟内。
Greylock的合伙人Corinne Riley将Altara在物理科学领域的作用，与软件领域的站点可靠性工程师(SRE)进行了类比。当一个软件系统出现故障时，“SRE会检查该公司的监控系统，”Riley说，“他们会找出是某个特定的代码变更导致了系统崩溃。”
例如，由Greylock投资的Resolve公司就利用人工智能来诊断软件故障。而Altara的目标则是成为硬件领域的类似存在，能够准确找出电池或半导体晶圆性能不佳的具体原因。
在运用人工智能加速物理科学发展的道路上，Altara并不是唯一的选手。其他一些初创企业，比如Periodic Labs和Radical AI，也在从基础层面着手解决科学研究中的各种难题。
不过，Altara采取了一种与众不同、资本投入相对较少的策略。他们并没有试图取代那些已经成熟的科研和制造企业，而是提供了一种能够与这些企业的现有数据基础设施相融合的智能解决方案。
事实上，Greylock的Riley认为，人工智能在物理科学领域代表着“下一个重要的发展前沿”，她预计这一领域将会迎来大量的创新和发展机遇。
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