Encontrar una única molécula viable suele llevar una década. Costo: miles de millones. ¿Resultado? De todos modos, la mayoría de los candidatos mueren en el laboratorio. La industria lo llama fracaso. Lo llamamos martes. Una ola de nuevas empresas de inteligencia artificial prometió solucionar el cuello de botella, pero la mayoría simplemente entregó cuchillos un poco más afilados a personas que ya saben cómo sostenerlos. No resolvieron el verdadero problema. Simplemente hicieron que el dolor fuera un poco menos molesto.
SandboxAQ tiene una visión diferente.
Piensan que el modelo no es el problema. Es la puerta.
Física sobre texto
SandboxAQ unió fuerzas con Anthropic. Ahora, sus modelos científicos viven dentro de Claude. Tú hablas. La máquina calcula. No se necesita infraestructura especializada. No se requiere doctorado en informática.
Hace cinco años, esto se separó de Alphabet. Eric Schmidt forma parte del consejo de administración como presidente. Han recaudado más de 950 millones de dólares, aunque también han incursionado en la ciberseguridad. El trabajo pesado ocurre con lo que ellos llaman LQM: grandes modelos cuantitativos.
No modelos de idioma grandes. Estos no adivinan la siguiente palabra basándose en las publicaciones de Twitter. Respetan las reglas del mundo físico. Basado en la física. Dirigen la química cuántica. Simulan la dinámica molecular y la microcinética; básicamente, observan cómo se desarrollan las reacciones químicas, partícula por partícula, antes de que alguien toque un vaso de precipitados.
“Los LQM son modelos de IA diseñados para la ‘economía cuantitativa’: un sector de 50 billones de dólares que abarca desde la biofarmacia hasta la energía”.
No están creando un chatbot para correos electrónicos. Están persiguiendo los sectores que la IA realmente debía cambiar.
¿Quién puede usarlo?
Otros actores bien financiados como Chai Discovery y Isomorphic Labs apuestan todo por la ciencia misma. SandboxAQ apuesta por el usuario.
“Por primera vez… alguien puede acceder a [esto] en lenguaje natural”. – Nadia Harhen, Sandbox AQ
Anteriormente, si querías los modelos de SandboxAQ, tenías que traer tus propios servidores. Ahora, la conversación hace el trabajo pesado. Esto cambia por completo el perfil del cliente. De todos modos, no siempre estuvo abierto al público en general, pero ahora está abierto a aquellos que no se ganan la vida codificando.
Su cliente típico trabaja en un laboratorio farmacéutico o industrial. Son experimentalistas. Científicos investigadores. Están buscando nuevos materiales, sí, pero lo más importante es que están buscando cosas que realmente funcionen fuera de la simulación.
Harhen admite que sus clientes provienen de la chatarra. Personas que probaron primero cualquier otra pila de software. ¿Quién vio cómo datos prometedores se convertían en polvo al pasar de una pantalla al mundo real? La traducción falló. Así que ahora intentan esto.
De hecho, esta vez podría funcionar.
O tal vez todavía estemos gritándoles a las máquinas y esperando un milagro. ¿Quién sabe? Los datos nos lo dirán, eventualmente. Si alguna vez dura lo suficiente.
