AiNeuroChem
Введение
Проект представляет собой систему машинного обучения для ускорения разработки и оптимизации химических соединений и материалов. Новые материалы становятся дешевле, легче и быстрее в производстве. Докладчик - Даниил Ческий.
Проблема
Высокая стоимость, длительность и сложность разработки новых молекул и материалов затрагивают enterprise-сегмент бизнеса, занимающийся исследованиями и разработками новых молекул и материалов. Одно исследование в лаборатории может стоить 500 тысяч рублей. Процесс разработки может занять до трех лет и более 200 циклов исследований и разработок. Только 0,1 процента тестируемых соединений достаточно активны для успешного результата дизайна молекул. Классический цикл исследований и разработок в новых материалах включает разработку требований и концепций, проверку функциональности, синтезирование и анализ свойств.
Решение
Система AiNeuroChem представляет собой систему машинного обучения для ускорения разработки и оптимизации химических соединений и продуктов. Она обеспечивает поддержку принятия решений при выборе направления синтеза и рецептур, ускорение процессов исследований и разработок в 3-5 раз по сравнению с традиционными подходами, сокращение числа лабораторных итераций за счет точных предсказаний, встроенные алгоритмы оптимизации с учетом целевых метрик, таких как выход, стоимость, токсичность и другие, а также адаптацию под задачи конкретного предприятия и отрасли.
Рынок AI в химии
Прогнозируемый рост рынка к 2035 году составляет плюс 3200 процентов. Общий адресный рынок составляет 25 миллиардов долларов для глобального рынка искусственного интеллекта в химии, фармацевтике, агрохимии и материаловедении с среднегодовым темпом роста 30 процентов. Доступный адресный рынок - 10 миллиардов долларов для глобального рынка искусственного интеллекта в химии, фармацевтике, агрохимии и материаловедении в России, СНГ и Азии с среднегодовым темпом роста 45 процентов. Обслуживаемый адресный рынок - 6 миллиардов долларов для рынка интеллектуальных платформ и моделей машинного обучения в промышленной химии в России, СНГ и Азии. Обслуживаемая доля рынка - 10 миллионов долларов как достижимая доля за 3-5 лет в России, СНГ и Китае, частично за счет экспорта решений в формате SaaS. Драйверы роста включают требуемый рост эффективности и возврата инвестиций исследований, рост инвестиций в технологии машинного обучения, дефицит талантов и старение кадров, санкции и локализацию, государственные программы стимулирования. Использованы исследования Metatech Insights и FMI.
Анализ конкурентов
В анализе конкурентов сравниваются возможности по поддержке формуляций, прогнозу выхода реакции, оптимизации молекул и интеграции с лабораторными информационными системами и API. Для AiNeuroChem предусмотрена оптимизация рецептур и формуляций, модели для предсказания реакции, оптимизация молекул с использованием графовых нейронных сетей и нейросетей, интеграция с лабораторными информационными системами и API с перспективой интеграции с автоматизированными лабораториями. Для Maestro от Schrödinger - оптимизация молекул и формуляций, прогнозирование реакций, частичная оптимизация через докинг и молекулярные динамики, полная интеграция с лабораторными информационными системами и внешними системами. Для DeepChem - низкая поддержка формуляций, прогноз с помощью кастомных моделей, частичная оптимизация с гибкостью и кастомизацией, интеграция с помощью Python API. Для IBM RXN for Chemistry - отсутствие поддержки формуляций, использование обработки естественного языка для анализа реакций, отсутствие оптимизации молекул, API для интеграции с лабораторными информационными системами.
Бизнес-модель
Ценностное предложение заключается в ускорении разработки материалов в 3-5 раз с сокращением лабораторных итераций и гарантией экономии, что увеличивает возврат инвестиций проектов исследований и разработок в 2-5 раз. Монетизация включает среднюю цену в миллионах рублей: лицензия - 11,25, пилот - 1,0, техническая поддержка - 3,5, кастомизация - 6,5. Каналы продвижения - конференции и выставки, PR и медиа в отрасли, пилотные проекты. Каналы продаж - прямые продажи, партнерства с институтами и инкубаторами, отраслевые ассоциации, реселлеры и интеграторы.
Команда проекта
В команде Екатерина Корнюшина как CEO и продукт-менеджер с более чем 10 годами в сфере цифровизации и B2B-решений, опытом сотрудничества с крупными заказчиками и организации проектов исследований и разработок. Михаил Полынский как главный ученый по искусственному интеллекту, кандидат химических наук, научный сотрудник лаборатории аддитивных технологий МГУ с опытом в построении графовых нейронных сетей, моделей обработки естественного языка и генеративных архитектур. Артем Митрофанов как научный консультант, доктор физико-математических наук МГУ, кандидат химических наук, эксперт по органическому синтезу и структурам соединений. Даниил Ческий как менеджер проекта с 4 годами проектного и продуктового менеджмента, а также бизнес-аналитики стартап-проектов. Алексей Желудков как аналитик и химик, участвует в технологическом обеспечении сложных производств с поэтапным синтезом. Антон Борисенко как full-stack разработчик с опытом в Django, FastAPI, Docker, PostgreSQL, GraphDB. Уже сейчас меняют индустрию более 50 человек.
Достижения проекта
За все время: поддержка отраслевыми партнерами на CustDev, команда проекта прошла предварительные технические консультации с экспертами ARI, Сколково, ФЦПР ИИ, МГУ, проект прошел акселерацию Академии инноваторов, отобран для участия в акселерационных программах и форумах, включая "Цифровая химия", представлен в секции "Интеллектуальные технологии в химии" на международной конференции "Ломоносов-2025" в МГУ. За время акселератора: проведено до 10 проблемных интервью с представителями целевой аудитории, проведена глубокая аналитика рынка проекта и рассчитаны объемы рынка с большей точностью, уточнена экономика проекта, проведен глубокий анализ A, B, C, D, X сегментации целевой аудитории, заключено 3 предварительные договоренности об организации и проведении пилота с Роснефть, Фосфорос, Фосагро, разработана новая перспективная бизнес-модель монетизации проекта и рассчитана экономическая модель, подана заявка на статус резидента "Сколково", налажен контакт и ведутся переговоры о проведении пилота с более чем 10 потенциальными заказчиками в России и Китае.
Вконтакте