Yoneda Labs获得Khosla Ventures 400万美元融资，打造“化学领域的开放人工智能”

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Yoneda Labs获得400万美元种子融资，推动AI药物研发

作为Y Combinator支持的创新初创公司，Yoneda Labs成功筹集了400万美元的种子融资，以提升其AI驱动的药物研发能力。此次融资由Khosla Ventures主导，参与者还包括500 Emerging Europe、468 Capital和Y Combinator。资金将主要用于购置进行化学反应所需的机器人自动化设备，这对生成训练数据至关重要，进而支持公司的AI模型。

Yoneda Labs由Michal Mgeladze-Arciuch、Daniel Vlasits和Jan Oboril创办，致力于开发化学制造基础模型。Mgeladze-Arciuch表示：“我们的AI可以通过优化合成过程来帮助化学家研发新药。这种方法将加速药物创造，使其变得更加快捷和经济。”

利用AI革新化学制造

Khosla Ventures的合伙人Jon Chu强调了AI在化学领域的变革潜力。他表示：“机器学习和生成AI已经在航空工程等领域取得进展。化学行业也正迎来类似的转变，而Yoneda Labs独特的策略有望显著改变药物制造和发现的方式。”

简化药物研发流程

研发新药是一个复杂的过程，尤其是在需要通过合成多个分子的化合物时。Mgeladze-Arciuch指出：“化学家面临着优化反应条件的挑战，包括温度、溶剂等。”传统方法往往需要大量的试错，但Yoneda Labs相信其AI模型可以加快这一进程。

目前，许多化学家在湿实验室中进行实验，却缺乏自动化和计算工具的支持。Yoneda Labs计划利用其先进的湿实验室开发AI解决方案，简化药物研发的关键阶段，最终为制药公司节省时间和资源。

独特的竞争优势

通常，化学家会查阅科学文献，以识别过去可能影响当前实验的反应。Mgeladze-Arciuch强调了这一行业标准，但Yoneda Labs选择不同的方法，专注于生成高质量的训练数据，而非依赖外部来源。他表示：“我们的首要任务是质量而非数量。我们计划每日进行200个实验，利用机器人自动化，等于20位化学家的产出，以为我们的模型构建专有数据集。”

预计需要约20,000个实验才能使AI模型具备商业化价值，Yoneda Labs希望在年末前实现这一目标，并随后发布其模型。

专注小分子化合物

在广阔的市场中，Yoneda Labs专注于小分子化合物，这在制药市场中尤为常见。Mgeladze-Arciuch解释道：“我们的目标是开发一个能够在所有潜在小分子中进行概括的模型。我们已经在几种热门反应的验证中取得了成功，尤其与药物化学相关。”

小分子在现有药物中占据了重要份额，而较大的蛋白质则多用于其他治疗领域。

最终，Yoneda Labs旨在创建一个综合的模型，帮助化学家识别所需的有机反应及最佳条件。正如Mgeladze-Arciuch所说：“我们的目标是成为化学界的‘OpenAI’，为化学家提供在需要时快速获得合成有机小分子的准确配方。”

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