人工知能をさまざまな産業に応用する方法を誰もが模索している中、フランスのスタートアップ企業 OsiumAI は、人工知能の興味深い応用例、つまり材料科学の研究開発を発見しました。
Sarah Najmark 氏と Luisa Bouneder 氏によって設立されたこのスタートアップは、Y Combinator、Singular、Kima Ventures、Collaborative Fund、Raise Phiture、および数人のエンジェル投資家 (Julien Chaumond、Thomas Clozel、Isaac Oates、Liz Wessel、Ebert Hera Group、Patrick Joubert、Sequoia Scout、および Atomico Angel) からシード資金で 260 万ドルを調達しました。
学部時代は、特に化粧品の分野で材料の研究に取り組みました。 Sarah Najmark 氏は私にこう言いました。「材料の開発方法は依然として手作業が多く、試行錯誤が多く、多くの方法は主に直感に頼っているようです。」
卒業後、彼女は巨大テクノロジー企業のムーンショット部門である GoogleX に入社し、3 年間ロボット工学とディープ テクノロジーを研究しました。彼女はいくつかの特許を共同執筆しています。
「私は技術リーダーとして、ロボット工学とシステム エンジニアリングのトピックに関するエンドツーエンドの AI パイプラインを実際に所有しています」と彼女は言いました。 「多くの産業企業との協議の中で、私たちは持続可能性に関連する新たな課題、つまり新素材の開発、つまり軽量素材（航空宇宙素材など）だけでなく、より耐久性があり環境に優しい素材、そして最適化された環境に優しい製造プロセスも認識しています。」 」
共同創設者 Luisa Bouneder は、特に材料分野の産業企業向けのデータ製品の開発に 3 年間を費やしてきました。彼女はまた、多くの試行錯誤が開発プロセスの速度を遅らせていることにも気づきました。 「これは、建設、包装、航空宇宙、繊維、スマートフォンなど、さまざまな業界に大きな影響を与えるテーマです」と彼女はコメントした。
では、OsiumAI は正確にどのように機能するのでしょうか?これは、材料配合の最適化とデータ駆動型アプローチを使用したテストの間のフィードバック ループです。スタートアップの独自技術を使用することで、産業企業はさまざまな基準に基づいて新素材の物理的特性を予測できます。 OsiumAI は、試行錯誤のプロセスでよくある間違いを回避しながら、これらの新しい材料を改良して最適化するのに役立ちます。
いくつかの産業企業はすでに OsiumAI のソリューションを試用しており、可能性を見出しています。 「当社のユーザーは、当社のソリューションにより材料の開発と分析が 10 倍速くなると信じています。そのため、テストの最初の段階から、当社がもたらす価値を認識しました」と Najmark 氏は述べています。
多くの意味で、OsiumAI はまだ始まったばかりです。同社の従業員は現在 2 人（共同創設者 2 人）のみなので、このスタートアップは間もなくチームを拡大し、これらの産業テストを正式な契約に変換し始める予定です。