Платформа Opentrons Flex умеет самостоятельно анализировать визуальные данные во время экспериментов. Источник: Opentrons
Компания Opentrons, занимающаяся автоматизацией лабораторных будней, закрыла инвестиционный раунд серии E на сумму 40 млн $ (1.8 млрд грн). Деньги пойдут на масштабирование платформы Flex — системы, где роботизированные руки не просто бездумно смешивают жидкости, а пытаются понять, что вообще происходит в пробирке.
Зрение и самостоятельность
Главная фишка нового поколения устройств Opentrons — модули машинного обучения. Робот научился анализировать визуальные данные непосредственно во время эксперимента. Если раствор вдруг изменил цвет или образцы помутнели, манипулятор не будет ждать человека, а самостоятельно скорректирует протокол действий или изменит дозировку веществ.
Такой подход позволяет запускать сотни параллельных итераций в геномике или протеомике без круглосуточного надзора лаборанта. Фактически, разработчики пытаются превратить ИИ из простого инструмента в полноценного ассистента, способного интерпретировать результаты «на лету».
Контекст и опыт
Это не первая большая победа компании. Еще в 2021 году Opentrons привлекла 200 млн $ (9.1 млрд грн) от SoftBank, что оценило компанию в 1.8 млрд $ (82 млрд грн). На сегодняшний день разработчик уже развернул более 11 000 роботизированных систем в 80 странах мира.
Если предыдущая популярная модель OT-2, представленная в 2018 году, была относительно доступным решением по цене от 4000$ (181 000 грн), то современная платформа Flex предлагает гораздо более серьезное железо. В частности, она может быть оснащена 96-канальной пипеткой и специальным гриппером для автоматического перемещения посуды.
Планы на будущее
Полученные 40 млн $ также потратят на создание облачной библиотеки протоколов. Это должно стать таким себе GitHub для ученых, где они смогут обмениваться готовыми сценариями для роботов. Кроме того, Opentrons анонсировала интеграцию с большими языковыми моделями (LLM). Это позволит управлять лабораторными установками с помощью голоса или текста, что значительно упростит жизнь исследователям, не очень дружным с программированием.