Startup Altara gọi vốn 7 triệu USD, dùng AI giải quyết "điểm nghẽn" dữ liệu trong nghiên cứu vật lý

Startup Altara gọi vốn 7 triệu USD, dùng AI giải quyết "điểm nghẽn" dữ liệu trong nghiên cứu vật lý

Các công ty hoạt động trong lĩnh vực sản xuất pin, bán dẫn và thiết bị y tế thường tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, phần lớn trong số đó lại bị phân tán rải rác trên các bảng tính (spreadsheets) và hệ thống cũ kỹ (legacy systems), khiến việc tận dụng dữ liệu để cải tiến sản phẩm hoặc tìm hiểu nguyên nhân lỗi trở nên vô cùng khó khăn.

Startup Altara có trụ sở tại San Francisco (Mỹ), vừa mới gọi vốn thành công 7 triệu USD vòng hạt giống (seed funding), khẳng định họ đã xây dựng được một lớp AI thiết kế để lấp đầy các khoảng trống dữ liệu này. Nền tảng của Altara tập hợp các thông tin kỹ thuật bị phân mảnh về một nơi duy nhất. Vòng gọi vốn này do quỹ Greylock dẫn đầu, với sự tham gia của Neo, BoxGroup, Liquid 2 Ventures và Jeff Dean.

Altara được thành lập vào năm 2025 bởi Eva Tuecke (người từng thực hiện nghiên cứu vật lý hạt tại Fermilab và làm việc tại SpaceX) và Catherine Yeo (cựu kỹ sư AI tại Warp). Hai nhà đồng sáng lập này đã gặp nhau khi cùng học khoa học máy tính tại Đại học Harvard.

Giải quyết bài toán "săn lùng" dữ liệu

"Hãy tưởng tượng bạn là một công ty đang chế tạo pin thế hệ tiếp theo và một chiếc pin bị lỗi trong quá trình thử nghiệm tế bào tại giai đoạn R&D," Catherine Yeo chia sẻ về tình huống thực tế. "Một nhóm kỹ sư phải vào cuộc và kiểm tra thủ công rất nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bất cứ thứ gì từ nhật ký cảm biến (sensor logs) đến dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm. Họ phải đối chiếu chéo với các báo cáo lỗi lịch sử."

Theo Yeo, các nhà khoa học và kỹ sư thường phải dành vài tuần hoặc thậm chí vài tháng cho cuộc "săn lùng" dữ liệu qua hàng loạt nguồn khác nhau chỉ để chẩn đoán và giải quyết sự cố.

Altara khẳng định rằng AI của họ có thể cắt giảm đáng kể thời gian cần thiết cho quy trình này, rút ngắn quy trình phân loại dữ liệu thủ công tốn vài tuần xuống chỉ còn vài phút.

"SRE" cho thế giới phần cứng

Corinne Riley, một đối tác tại Greylock, đã so sánh những gì Altara đang làm trong khoa học vật lý giống với vai trò của kỹ sư độ tin cậy trang web (Site Reliability Engineer - SRE) trong thế giới phần mềm. Nếu một hệ thống phần mềm gặp sự cố, "một SRE sẽ vào cuộc và xem xét stack quan sát (observability stack) của công ty. Họ sẽ thấy ai đó đã đẩy thay đổi mã nguồn và đó là nguyên nhân gây ra sự cố," Riley giải thích.

Ví dụ, Resolve - một công ty được Greylock hậu thuẫn và định giá 1,5 tỷ USD - sử dụng AI để chẩn đoán các lỗi phần mềm. Tầm nhìn của Altara là đóng vai trò tương đương nhưng dành cho phần cứng, xác định chính xác điều gì đã sai sót khi một pin hoặc bản đồ wafer bán dẫn không hoạt động đúng.

Tiếp cận thông minh và ít tốn kém

Altara không phải là startup duy nhất sử dụng AI để tăng tốc phát triển trong khoa học vật lý. Các startup như Periodic Labs và Radical AI cũng đang giải quyết vấn đề nghiên cứu khoa học từ nền tảng.

Tuy nhiên, Altara đang theo đuổi một hướng đi khác, ít tốn kém vốn hơn. Thay vì cố gắng thay thế các công ty nghiên cứu và sản xuất đã tồn tại hàng thập kỷ, Altara cung cấp một lớp thông minh (intelligence layer) kết nối vào dữ liệu hiện có của họ.

Thực tế, Riley từ Greylock coi AI dành cho khoa học vật lý là "biên giới lớn tiếp theo" và dự báo một sự bùng nổ phát triển sắp tới trong lĩnh vực này.