アズレン・ラボ、化学分野向け物理学基盤AIモデル構築のため340万ドルのプレシードラウンドを調達

分子シミュレーション開発企業であるアズレン・ラボ（Azulene Labs）は、試行錯誤による化学物質発見を予測計算工学に置き換えることを目的とした、物理学に基づいたAI基盤モデルの開発を加速するため、340万ドル（約5億1千万円相当）のプレシード資金調達ラウンドを成功させました。このラウンドは、量子コンピューティングに特化したベンチャーキャピタルファームであるグラウンド・ステート・ベンチャーズ（Ground State Ventures）（8800万ドルのファンドを運用）が主導し、早期投資家のエントラーダ・ベンチャーズ（Entrada Ventures）やエンジェル投資家も参加した、過剰な需要を記録したラウンドとなりました。

カリフォルニア州バークレーに本社を置くアズレン・ラボは、ハーバード大学で化学物理学の博士号を取得し、以前はインテル・ラボで化学分野の量子アルゴリズム開発を率いていたCEOのニコラス・サワヤ博士（Dr. Nicolas Sawaya）によって設立されました。同社は計算生化学における根本的な限界に取り組んでいます。従来のコンピューターモデルでは、リガンドとタンパク質の結合親和性の予測において、しばしば100倍以上の誤差が生じます。一方、最新の制約のないAI生成モデルは、物理的に不可能な分子構造を出力することが頻繁にあります。アズレン・ラボは、量子力学的なトレーニングデータに直接機械学習アーキテクチャをトレーニングすることでシミュレーションスタックを再構築し、モデルを根底にある物理法則に制約します。