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免寫程式的貝氏最佳化平台,接上機器手臂就是自駕實驗室,客戶有 Takeda 與 DSM-Firmenich

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一句話介紹:免寫程式的貝氏最佳化平台,接上機器手臂就是自駕實驗室,客戶有 Takeda 與 DSM-Firmenich

Atinary 是「自駕實驗室」(Self-Driving Labs)領域的代表公司之一。所謂自駕實驗室,是讓 AI 決定下一輪要做哪些實驗、機器人執行、結果回饋給 AI,形成閉環,取代傳統一次改一個變數(OFAT)或預先排好的實驗設計(DOE)。Atinary 在波士頓設有自己的自駕實驗室設施。

產品有兩層。SDLabs AI Platform 是免寫程式的機器學習研發平台,整合最佳化演算法、資料分析與視覺化,官網說兩小時內可部署;核心是貝氏最佳化,能處理多參數、多目標的問題,並可串接機器人硬體與既有的 LIMS、ELN。Self-Driving Labs 則是把 AI、機器人與人類專家組成閉環的自動化實驗室。資安面標示 SOC 2、HIPAA、GDPR,架在 AWS 上。官網宣稱相較 DOE 或 OFAT,開發時間與成本可降 5 到 100 倍,案例包括 Snapdragon Chemistry 三個月內產率提升 18%、成本降 22%,Takeda 的產率從 50% 提升到 90%,與 Firmenich 合作讓觸媒用量降為 1/30。技術夥伴有 ABB Robotics、Agilent、Chemspeed、Mettler Toledo。

功能特色與適用場景:不一定要有機器人才能用。SDLabs 本身就能當「下一輪實驗建議器」:研究人員把已做過的配方與結果輸入,AI 建議接下來最值得做的條件,人工執行後再回填。台灣的特用化學、電子材料、原料藥製程開發團隊,常要在溫度、濃度、觸媒、溶劑之間找最佳組合,正適合這種做法。等到流程穩定,再評估接 Chemspeed 等自動化設備。價格與中文介面官網未提。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話

自駕實驗室聽起來很科幻,但 Atinary 的案例都是產率、觸媒用量這種工廠聽得懂的數字。我會建議台灣的化學團隊先從「AI 建議下一輪實驗」開始,不必一開始就買機器人。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • SDLabs AI Platform:免寫程式的機器學習研發平台
  • 貝氏最佳化,處理多參數、多目標實驗設計
  • 串接機器人硬體與既有 LIMS、ELN
  • Self-Driving Labs:AI、機器人與人類專家的閉環實驗
  • SOC 2、HIPAA、GDPR,架於 AWS

適用場景

  • 原料藥製程的產率與成本最佳化
  • 觸媒篩選與用量降低
  • 特用化學與電子材料配方開發
  • 串接自動化設備建立閉環實驗
  • 取代傳統 DOE 減少實驗次數

Atinary 的優點與缺點

優點

  • 有 Takeda、DSM-Firmenich、Snapdragon 等具體成效案例
  • 不需機器人也能先用來建議下一輪實驗
  • 與 ABB、Agilent、Chemspeed、Mettler Toledo 等設備商合作

缺點

  • 價格未公開
  • 貝氏最佳化需要研究人員正確定義目標與限制,否則建議會偏
  • 完整自駕實驗室需要投資自動化設備

價格方案

需洽詢業務,官網未公開價格

Atinary 常見問題

一定要有機器人才能用 Atinary 嗎?

不需要。SDLabs 平台可單獨使用,由 AI 建議下一輪實驗條件、人工執行後回填結果;有自動化設備時才進一步做成閉環。

跟傳統 DOE 有什麼不同?

DOE 通常預先排好實驗組合,SDLabs 用貝氏最佳化依每輪結果動態決定下一步,官網宣稱開發時間與成本可降 5 到 100 倍。

部署需要多久?

官網說 SDLabs 不需寫程式,兩小時內可以部署。整合硬體與既有系統的時間另計。

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