Azulene Labs a annoncé une levée de $3.4 million en financement pre-seed pour développer des modèles d’intelligence artificielle fondés sur la physique, destinés à la découverte de médicaments, au développement de matériaux et à la chimie industrielle.
Le tour a été dirigé par Ground State Ventures, avec la participation de l’investisseur existant Entrada Ventures et d’anges investisseurs. Les fonds serviront à renforcer l’équipe et à poursuivre le développement produit, tandis qu’Azulene Labs travaille déjà avec des utilisateurs finaux dans les secteurs de la biotechnologie et de la chimie industrielle.
Azulene Labs : une simulation chimique contrainte par la physique
La société affirme reconstruire la pile de simulation pour rendre la modélisation chimique et biochimique véritablement prédictive. Selon la présentation d’Azulene Labs, la chimie reste jusqu’ici beaucoup moins précise que des domaines comme l’ingénierie mécanique ou civile : même après soixante ans de modélisation informatique, les prédictions de l’affinité d’un médicament pour sa protéine cible sont encore « routinely wrong by a factor of a hundred or more ».
“An airplane is specified down to manufacturing tolerances before anyone builds a prototype. A skyscraper is load-tested in simulation before a single beam goes up. These ‘macroscopic’ models are so accurate that you can put enormous trust in them. Chemistry has had nothing like this. Until now.”, déclare Nicolas Sawaya, cofondateur d’Azulene Labs.
Approche technologique et promesses de performance
Azulene Labs indique construire des modèles de base (foundation models) à haute précision, entraînés sur des données de mécanique quantique (quantum-mechanical training data). D’après la société, ces données permettent d’obtenir « far more high-quality data and higher-accuracy AI models for the same amount of capital as other approaches » et ses modèles offriraient « around 100 times the efficiency of competitors while being at least 200 times more cost-effective ».
La start-up souligne que, malgré les progrès récents de l’IA appliquée à la chimie, les modèles existants produisent encore régulièrement des structures inexactes ou physiquement impossibles. Les modèles d’Azulene Labs seraient, selon la société, contraints par les lois de la physique d’une manière que les modèles actuels ne sont pas.
Les applications potentielles couvrent la pharmacie, l’agriculture, le stockage d’énergie, les plastiques et la chimie industrielle. “Imagine cancer medicines aimed at proteins the industry wrote off as undruggable decades ago; new antibiotics for infections that have stopped responding to everything we have; replacements for the solvents the chemical industry runs on by the megaton, many of which are toxic enough that regulators are phasing them out with no good substitute yet found, or plastics that perform like the ones we use today but break down completely afterward instead of persisting for centuries,” ajoute Nicolas Sawaya.
Sawaya, titulaire d’un PhD en physique chimique de Harvard, a fondé Azulene Labs après avoir dirigé le développement d’algorithmes quantiques pour la chimie chez Intel Labs. L’équipe fondatrice comprend des scientifiques titulaires de PhD de Caltech, Harvard, UC Berkeley, Columbia et MIPT.
Ton van ‘t Noordende, fondateur et General Partner chez Ground State Ventures, commente : “What we see in this company is exceptional founder-market fit at a time when the pharma market is hungry for exactly what this incredible team is building. Nicolas is the perfect person to lead Azulene Labs to become the Anthropic of chemistry.”
