Insilico Medicine

Генеральный директор Александр Жаворонков основал Insilico Medicine в 2014 как альтернативу тестированию препаратов на животных для исследовательских программ в фармацевтической промышленности. Используя искусственный интеллект и методы глубокого обучения, Insilico анализирует, как различные соединения воздействуют на клетки, какие соединения следует выбрать для достижения желаемого эффекта, и какие побочные эффекты при этом возможны. Через свой отдел Pharma.AI компания предоставляет сервис машинного обучения различным фармацевтическим, биотехнологическим и косметическим компаниям.[4][5] Insilico известна поиском сотрудников посредством хакатонов, таких как их собственный «MolHack online hackathon».[6]

Компания имеет множество сотрудничеств в сферах технологий искусственного интеллекта следующего поколения, таких как генеративно-состязательные сети и обучение с подкреплением, с целью создания новых молекулярных структур с желаемыми свойствами.[7][8] Совместно с группой Алана Аспуру-Гузика (англ. Alán Aspuru-Guzik) в Гарварде, сотрудники компании опубликовали научную статью об улучшенной GAN архитектуре для создания молекулярных соединений посредством комбинированного использования GAN, обучения с подкреплением и дифференциального нейронного компьютера.[9]

Одна из работ Insilico в научном журнала Nature Communications, описывающая iPANDA алгоритм снижения размерности, включала в качестве соавторов сотрудников 11 институтов.[10] В 2017 году Insilico была названа NVIDIA одной из пяти AI-компаний, которые, по её мнению, имеют наибольший потенциал социального воздействия.[11] Insilico имеет свои R&D ресурсы в Бельгии, России и Великобритании. Cотрудников компания предпочитает искать через хакатоны и другие локальные соревнования.[12] В 2017 году Insilico привлекла инвестиций на 8,26 миллионов долларов, включая таких инвесторов как Deep Knowledge Ventures^en, JHU A-Level Capital,[13] Jim Mellon^en,[14] and Juvenescence.[15][16][17][18]

В сентябре 2019 компания в сотрудничестве с исследователями из Университета Торонто с помощью AI идентицировала несколько потенциальных лекарств за 21 день, одно из которых затем продемонстрировало многообещающие результаты в эксперименте на мышах. Весь процесс в целом занял 46 дней.[19][20]

• insilico.com (англ.) — официальный сайт Insilico Medicine