由Deepmind Alum創立的潛在實驗室以5000萬美元的價格推出了生物學
2025年04月10日
WalterLewis
18
由前Google DeepMind科學家創立的一個新的創業公司潛在實驗室，剛剛以大量5000萬美元的資金脫穎而出。他們的使命？通過構建可以生成和優化蛋白質的AI基礎模型來編程生物學。他們計劃與生物技術和製藥公司合作，以實現這一目標。
為了了解為什麼這很重要，您必須了解蛋白質。它們是我們細胞的工作主場，從充當酶和激素到充當抗體的一切。這些鏈由大約20種不同的氨基酸組成，分為3D結構，這些結構決定它們的功能。弄清楚這些形狀曾經是一個真正的口號，但是DeepMind的Alphafold通過使用機器學習和實際生物學數據來預測約2億蛋白質結構的形狀，從而改變了遊戲。
有了這種數據，科學家可以更好地理解疾病，設計新藥，甚至可以為新用途創建合成蛋白質。這就是潛在實驗室進入的地方，旨在讓研究人員從頭開始“計算”新的治療分子。
潛在的潛力
西蒙·科爾（Simon Kohl）曾經在Alphafold2團隊的DeepMind工作並領導其蛋白質設計工作，他看到了獨奏的潛力。他在2022年底離開了Deepmind，開始了Lettent Labs，他於2023年中期在倫敦正式成立。科爾受到生成建模在生物學中的影響的啟發，並看到了專門專門針對蛋白質設計的機會。
為了實現這一目標，潛在實驗室已僱用了大約15個人，其中包括來自微軟的高級工程師的一些人和劍橋大學的博士學位。他們在倫敦（London）的工作型模型和舊金山（San Francisco）之間分開，那裡有一個濕實驗室和一個計算蛋白設計團隊。
潛在實驗室的倫敦團隊（LR）：Annette Obika-Mbatha，Krishan Bhatt，Simon Kohl博士，Agrin Hilmkil，Alex Bridgland和Henry Kenlay。 雖然濕實驗室目前至關重要，而對於驗證技術的預測，但最終的目標是使生物學變得可編程，以至於濕實驗室變得不必要。
科爾解釋說：“我們的任務是使生物學可編程，真正將生物學帶入計算領域，隨著時間的推移，對生物學，濕實驗室實驗的依賴將減少。”這可能會徹底改變藥物發現，目前涉及大量實驗，可能需要數年的時間。
生物學業務
潛在實驗室並不是要開發自己的藥物。取而代之的是，他們希望通過直接模型訪問或基於項目的合作夥伴關係來加快其他生物製藥，生物技術和生命科學公司的早期研發階段。
他們耗資5000萬美元的資金包括1000萬美元的種子回合，以及由激進風險投資和Sofinnova Partners共同領導的4000萬美元的A輪融資。其他投資者包括飛魚，Isomer，8VC，Kindred Capital，Pillar VC以及Google的Jeff Dean，Cohere的Aidan Gomez和Elevenlabs的Mati Staniszewski等著名天使。
這筆現金的很大一部分將用於薪水並僱用更多的機器學習專家，但它們也需要很多基礎設施。科爾說：“計算對我們來說也是一筆巨大的成本 - 我們正在建立相當大的模型，這需要大量的GPU計算。”這筆資金將幫助他們擴展模型，發展團隊並建立合作夥伴關係。
儘管還有其他一些初創公司，例如Cradle和Bioptimus實現類似目標，但Kohl認為我們在遊戲中還足夠早，認為解碼和設計生物系統的最佳方法尚不清楚。科爾說：“種植了一些非常有趣的種子，例如（例如）Alphafold和其他一些其他群體的早期生成模型。” “但是，這一領域尚未就最佳模型方法或在這裡的業務模型起作用而融合。我認為我們有能力真正創新。”
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Apptronik在行業需求增加的情況下為人形機器人獲得了3.5億美元的資金
Apptronik是一家來自德克薩斯大學的公司，在他們成為一種趨勢之前就已經悄悄地製作了人形機器人。週四，他們宣布由B Capital and Capital Factory共同領導的3.5億美元A系列資金回合，Google加入了。
DeepMind的AGI安全紙無法解決懷疑論者
週三，Google DeepMind放棄了一張長達145頁的紙，深入研究了他們的AGI安全方法。 AGI或人工通用智能是可以解決人類可以解決任何任務的AI，這是AI世界中的熱門話題。有些人認為這只是一個幻想，而另一些人則喜歡
評論 (35)
0/200
![WilliamRoberts]()
WilliamRoberts
2025年04月11日 10:18:59
Latent Labs sounds super promising with all that funding and the DeepMind connection. Programming biology? That's wild! But I'm not sure if I fully get how AI can optimize proteins. It's exciting but a bit over my head. Can't wait to see what they come up with!
0
![WalterKing]()
WalterKing
2025年04月11日 10:18:59
Latent Labsは資金も豊富でDeepMindとのつながりもあるから期待大だね。生物をプログラムするなんて信じられない！でも、AIがどうやってタンパク質を最適化するのかよく分からない。ワクワクするけど、ちょっと難しい。どんな結果が出るか楽しみ！
0
![MarkWilson]()
MarkWilson
2025年04月11日 10:18:59
Latent Labs는 자금도 풍부하고 DeepMind와의 연결도 있어서 기대가 커요. 생물을 프로그래밍하다니 믿기지 않아요! 하지만 AI가 어떻게 단백질을 최적화하는지 잘 모르겠어요. 흥미롭지만 조금 어려워요. 어떤 결과가 나올지 기대돼요!
0
![AlbertAllen]()
AlbertAllen
2025年04月11日 10:18:59
Latent Labs parece super promissor com todo aquele financiamento e a conexão com o DeepMind. Programar biologia? Isso é loucura! Mas não tenho certeza se entendo completamente como a IA pode otimizar proteínas. É emocionante, mas um pouco além da minha compreensão. Mal posso esperar para ver o que eles vão criar!
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![WillLopez]()
WillLopez
2025年04月11日 10:18:59
Latent Labs suena súper prometedor con todo ese financiamiento y la conexión con DeepMind. ¿Programar biología? ¡Eso es una locura! Pero no estoy seguro de entender completamente cómo la IA puede optimizar proteínas. Es emocionante pero un poco fuera de mi alcance. ¡No puedo esperar a ver qué es lo que sacan!
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![JamesWalker]()
JamesWalker
2025年04月11日 08:07:51
Latent Labs sounds like the future of biology! With $50M and a DeepMind alum at the helm, they're definitely on track to revolutionize protein design. Can't wait to see what they come up with, though I hope they keep us updated on their progress. Exciting times ahead!
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2025年04月10日
WalterLewis
18
由前Google DeepMind科學家創立的一個新的創業公司潛在實驗室，剛剛以大量5000萬美元的資金脫穎而出。他們的使命？通過構建可以生成和優化蛋白質的AI基礎模型來編程生物學。他們計劃與生物技術和製藥公司合作，以實現這一目標。
為了了解為什麼這很重要，您必須了解蛋白質。它們是我們細胞的工作主場，從充當酶和激素到充當抗體的一切。這些鏈由大約20種不同的氨基酸組成，分為3D結構，這些結構決定它們的功能。弄清楚這些形狀曾經是一個真正的口號，但是DeepMind的Alphafold通過使用機器學習和實際生物學數據來預測約2億蛋白質結構的形狀，從而改變了遊戲。
有了這種數據，科學家可以更好地理解疾病，設計新藥，甚至可以為新用途創建合成蛋白質。這就是潛在實驗室進入的地方，旨在讓研究人員從頭開始“計算”新的治療分子。
潛在的潛力
西蒙·科爾（Simon Kohl）曾經在Alphafold2團隊的DeepMind工作並領導其蛋白質設計工作，他看到了獨奏的潛力。他在2022年底離開了Deepmind，開始了Lettent Labs，他於2023年中期在倫敦正式成立。科爾受到生成建模在生物學中的影響的啟發，並看到了專門專門針對蛋白質設計的機會。
為了實現這一目標，潛在實驗室已僱用了大約15個人，其中包括來自微軟的高級工程師的一些人和劍橋大學的博士學位。他們在倫敦（London）的工作型模型和舊金山（San Francisco）之間分開，那裡有一個濕實驗室和一個計算蛋白設計團隊。
科爾解釋說：“我們的任務是使生物學可編程，真正將生物學帶入計算領域，隨著時間的推移，對生物學，濕實驗室實驗的依賴將減少。”這可能會徹底改變藥物發現，目前涉及大量實驗，可能需要數年的時間。
生物學業務
潛在實驗室並不是要開發自己的藥物。取而代之的是，他們希望通過直接模型訪問或基於項目的合作夥伴關係來加快其他生物製藥，生物技術和生命科學公司的早期研發階段。
他們耗資5000萬美元的資金包括1000萬美元的種子回合，以及由激進風險投資和Sofinnova Partners共同領導的4000萬美元的A輪融資。其他投資者包括飛魚，Isomer，8VC，Kindred Capital，Pillar VC以及Google的Jeff Dean，Cohere的Aidan Gomez和Elevenlabs的Mati Staniszewski等著名天使。
這筆現金的很大一部分將用於薪水並僱用更多的機器學習專家，但它們也需要很多基礎設施。科爾說：“計算對我們來說也是一筆巨大的成本 - 我們正在建立相當大的模型，這需要大量的GPU計算。”這筆資金將幫助他們擴展模型，發展團隊並建立合作夥伴關係。
儘管還有其他一些初創公司，例如Cradle和Bioptimus實現類似目標，但Kohl認為我們在遊戲中還足夠早，認為解碼和設計生物系統的最佳方法尚不清楚。科爾說：“種植了一些非常有趣的種子，例如（例如）Alphafold和其他一些其他群體的早期生成模型。” “但是，這一領域尚未就最佳模型方法或在這裡的業務模型起作用而融合。我認為我們有能力真正創新。”
Google認為AI可以簡化電網的官僚機構
由於AI的需求飛漲，技術界對潛在的電力危機的關注感到嗡嗡作響。然而，在這種擔憂中，有一線希望：以terawatts測量的大量新電力能力正在等待連接到網格。鑰匙？切穿
Apptronik在行業需求增加的情況下為人形機器人獲得了3.5億美元的資金
Apptronik是一家來自德克薩斯大學的公司，在他們成為一種趨勢之前就已經悄悄地製作了人形機器人。週四，他們宣布由B Capital and Capital Factory共同領導的3.5億美元A系列資金回合，Google加入了。
DeepMind的AGI安全紙無法解決懷疑論者
週三，Google DeepMind放棄了一張長達145頁的紙，深入研究了他們的AGI安全方法。 AGI或人工通用智能是可以解決人類可以解決任何任務的AI，這是AI世界中的熱門話題。有些人認為這只是一個幻想，而另一些人則喜歡
2025年04月11日 10:18:59
Latent Labs sounds super promising with all that funding and the DeepMind connection. Programming biology? That's wild! But I'm not sure if I fully get how AI can optimize proteins. It's exciting but a bit over my head. Can't wait to see what they come up with!
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2025年04月11日 10:18:59
Latent Labsは資金も豊富でDeepMindとのつながりもあるから期待大だね。生物をプログラムするなんて信じられない！でも、AIがどうやってタンパク質を最適化するのかよく分からない。ワクワクするけど、ちょっと難しい。どんな結果が出るか楽しみ！
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2025年04月11日 10:18:59
Latent Labs는 자금도 풍부하고 DeepMind와의 연결도 있어서 기대가 커요. 생물을 프로그래밍하다니 믿기지 않아요! 하지만 AI가 어떻게 단백질을 최적화하는지 잘 모르겠어요. 흥미롭지만 조금 어려워요. 어떤 결과가 나올지 기대돼요!
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Latent Labs parece super promissor com todo aquele financiamento e a conexão com o DeepMind. Programar biologia? Isso é loucura! Mas não tenho certeza se entendo completamente como a IA pode otimizar proteínas. É emocionante, mas um pouco além da minha compreensão. Mal posso esperar para ver o que eles vão criar!
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2025年04月11日 10:18:59
Latent Labs suena súper prometedor con todo ese financiamiento y la conexión con DeepMind. ¿Programar biología? ¡Eso es una locura! Pero no estoy seguro de entender completamente cómo la IA puede optimizar proteínas. Es emocionante pero un poco fuera de mi alcance. ¡No puedo esperar a ver qué es lo que sacan!
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2025年04月11日 08:07:51
Latent Labs sounds like the future of biology! With $50M and a DeepMind alum at the helm, they're definitely on track to revolutionize protein design. Can't wait to see what they come up with, though I hope they keep us updated on their progress. Exciting times ahead!
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