SandboxAQ, das aus Alphabet ausgegliederte Unternehmen unter dem Vorsitz von Eric Schmidt, integriert seine Large Quantitative Models (LQMs) in Anthropics Claude. Damit wird fortschrittliche KI-gestützte Medikamenten- und Materialforschung über natürliche Sprache zugänglich.

Demokratisierung quantitativer Modellierung

Bisher erforderte die Nutzung solcher Modelle spezialisierte Wissenschaftler und umfangreiche Programmierkenntnisse. Durch die Integration mit Claude als natürliche Sprachschnittstelle können Forscher nun komplexe Simulationen und Analysen mittels einfacher englischer Prompts durchführen. Der Weg von der Hypothese zur Entdeckung wird dadurch erheblich beschleunigt.

Large Quantitative Models (LQMs)

SandboxAQs LQMs kombinieren physikbasierte Simulationen mit maschinellem Lernen. Sie generieren Trainingsdaten durch hochpräzise Methoden wie Quantenchemie-Berechnungen und Molekulardynamik, die optional durch Labordaten ergänzt werden können. Die Modelle zielen auf die Beschleunigung der Lebenswissenschaften, Medikamentenentwicklung und Materialwissenschaft ab.

Verfügbare und kommende Modelle

Bereits zugänglich ist das Modell AQCat Adsorption Spin für die Katalysatorentdeckung. In Kürze folgen Medikamentenmodelle wie AQPotency zur Identifizierung und Priorisierung von Wirkstoffkandidaten sowie AQCell zur Simulation zellulärer Reaktionen und Toxizitätsvorhersage. Einige Modelle wie AQAffinity und AQCat entstanden in Zusammenarbeit mit NVIDIA.

Claude als Brücke

Claude, Anthropics Large Language Model, dient als Schnittstelle und kann zusätzlich mit wissenschaftlichen Datenbanken wie PubMed und ChEMBL verbunden werden. Die Kombination eines LQM mit einem LLM stellt nach Angaben von SandboxAQ eine Premiere dar.

Quelle: TechCrunch AI

FAQ

Was sind Large Quantitative Models (LQMs)?
LQMs sind Modelle von SandboxAQ, die physikbasierte Simulationen mit maschinellem Lernen verbinden und auf präzisen quantenchemischen und dynamischen Simulationen trainiert werden.

Welchen Vorteil bringt die Integration in Claude?
Forscher können die Modelle über einfache Prompts nutzen, ohne Code schreiben oder komplexe Infrastruktur aufbauen zu müssen. Workflows, die früher Wochen benötigten, können nun in Stunden ausgeführt werden.

Wie positioniert sich SandboxAQ im Wettbewerb?
Während Wettbewerber wie Isomorphic Labs und Chai Discovery primär auf die Weiterentwicklung der Modelle selbst fokussieren, setzt SandboxAQ auf die Demokratisierung des Zugangs durch Integration in bestehende KI-Tools wie Claude.