
ReactWise
केमिकल प्रोसेस ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए AI को-पायलट
कंपनी के बारे में
हमारा मिशन: हम वेट-लैब केमिस्ट्स को डेटा-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन और रोबोटिक तरीक़े से प्रयोग करने की ताक़त देकर केमिकल प्रोसेस डेवलपमेंट को तेज़ और ऑटोमेट करना चाहते हैं।
समस्या: नई दवाओं की खोज बीमारियों से लड़ने का हमारा सबसे अहम हथियार है। लेकिन इन दवाओं को बड़े पैमाने पर बनाने के लिए केमिकल प्रोसेस डिज़ाइन करने में अक्सर कई महीने लग जाते हैं, जिससे ड्रग डेवलपमेंट की पूरी प्रक्रिया अटक जाती है, FDA ट्रायल्स में देरी होती है और दवा के लॉन्च तक का समय बढ़ जाता है। केमिकल प्रोसेस डिज़ाइन करने में कैटलिस्ट, तापमान, सॉल्वेंट जैसे सही पैरामीटर तय करने होते हैं। फ़िलहाल प्रोसेस डेवलपमेंट अक्सर थकाऊ ट्रायल-एंड-एरर प्रयोगों (धीमा) या बड़े पैमाने की स्क्रीनिंग (महंगा और बर्बादी भरा) से होता है।
हमारा तरीक़ा: अपने रिसर्च में हमने केमिकल प्रोसेस ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए ऐसे एल्गोरिदम विकसित किए हैं, जो ट्रांसफ़र लर्निंग और बेयज़ियन ऑप्टिमाइज़ेशन का इस्तेमाल करते हैं। हमने वेट लैब में इन एल्गोरिदम को परखा और दिखाया कि बड़े पैमाने की स्क्रीनिंग की तुलना में ज़रूरी प्रयोगों और लागत में 95% तक की कमी आती है। केमिस्ट्स के लिए हमने अपने तरीक़ों को आसान नो-कोड सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए और ऑटोमेटेड लैब उपकरणों के लिए अपने API के ज़रिए उपलब्ध कराया है।
विषय
- लोकेशन
- कैम्ब्रिज, यूनाइटेड किंगडम
- टीम का आकार
- 10 कर्मचारी
- YC बैच
- Summer 2024
- स्थिति
- सक्रिय
- स्टेज
- अर्ली स्टेज




