Apheris 通过联合计算重新思考生命科学中的 AI 数据瓶颈 |TechCrunch
作者：Anna Heim
人工智能从根本上依赖于数据，但是绝大多数健康数据未被使用出于可以理解的原因——主要是患者隐私、监管和知识产权保护。
德国企业家罗宾·罗姆 (Robin Röhm) 表示，“这是为生命科学和制药等相关领域构建人工智能解决方案的核心根本问题”。不仅如此：涉及敏感数据的协作可能是一个挑战。阿菲里斯Röhm 的初创公司旨在通过联合计算来解决这个问题：通过采用去中心化的方法，使数据能够安全地访问以进行 AI 模型训练，而无需移动数据。
他说，其客户包括罗氏公司和几家医院。
联合计算的核心理念是“计算在数据所在的本地执行，并且仅集中聚合输出（例如模型参数）”，Marcin Hejka 说，他是OTB风险投资公司。Hejka 现已与深度科技投资者共同领投 Apheris 825 万美元的 A 轮融资易资本。
Hejka 相信 Apheris 可能成为正在兴起的联合数据网络中的关键组件。“我们看到了一个成熟的第三方软件工具生态系统（开源联合引擎、数据质量工具和安全产品），”他告诉 TechCrunch。–Apheris 还可以与互补的隐私增强技术（同态加密、差分隐私、合成数据）无缝集成。 –
Apheris 的新融资是在转型之后到来的。最初，Röhm 和他的联合创始人 Michael Höh 于 2019 年创办了这家公司，目标是根据他们之前创业公司 Janus Genomics 的经验，构建一个与开源方法竞争的联合学习框架。但在筹集了2022年大型种子轮2023 年，两人做出了重大转变，将重点放在数据所有者方面，并加倍关注制药和生命科学领域。
罗姆表示，此举得到了回报。该初创公司发现其产品与市场与其在 2023 年最后一个季度推出的新产品相契合，此后其收入翻了四倍。同样得到了 Octopus Ventures 和 Heal Capital 等现有投资者的支持，新一轮融资使其总资金达到 2080 万美元，这将有助于该公司聘请具有生命科学背景的高级人才，包括商业方面的人才。
Apheris 计算网关是一种软件代理，充当本地数据和人工智能模型之间的网关，已被人工智能结构生物学 (AISB) 联盟是一项联合倡议，艾伯维 (AbbVie)、勃林格殷格翰 (Boehringer Ingelheim)、强生 (Johnson & Johnson) 和赛诺菲 (Sanofi) 等成员在人工智能驱动的药物发现方面展开合作。
蛋白质复合物预测将是 Apheris 通过这笔新资金进一步关注的主题之一。虽然与用例无关，但它知道，当可用的公共数据非常有限时，它可以增加价值，但除非生命科学公司觉得这样做是安全的，否则更有价值和多样化的数据将无法被解锁。
– 如果不解决数据所有者向人工智能提供数据的担忧，我们认为人工智能的影响无法真正释放，而这最终是我们正在构建的核心使命，——罗姆说。
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Anna 是 TechCrunch 的自由撰稿人，致力于探索 SaaS 等领域。The Next Web 前拉丁美洲和媒体编辑、初创公司创始人、巴黎政治学院校友。
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