Altara、物理科学の“データギャップ”解消に向けて700万ドル調達

電池、半導体、医療機器に取り組む企業は膨大な量のデータを生成しており、その多くはスプレッドシートやレガシーシステムに散らばってしまいます。その結果、製品の改善や故障の理解が難しくなっています。

サンフランシスコ拠点のスタートアップAltaraは、今回シード資金で700万ドルを確保したばかりだとし、データのこうしたギャップを埋め、断片化した技術情報を単一のプラットフォームに集約するためのAIレイヤーを構築したと述べています。このラウンドはGreylockが主導し、Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures、Jeff Deanが参加しました。

Altaraは2025年に、Eva Tuecke（右画像）によって設立されました。Tueckeは以前、フェルミラボで粒子物理学の研究に従事し、SpaceXでも働いていました。さらにCatherine Yeo（左画像）も創業メンバーで、Warpの元AIエンジニアです。2人はハーバード大学でコンピューターサイエンスを学んでいる間に出会いました。

「たとえば、次世代の電池を作っている会社だとします。そしてR&Dプロセスにおけるセルのテスト中に電池が故障したらどうなるでしょう」とYeoは言います。「すると、複数の異なるデータソースをエンジニアチームが現場に入り、手作業で確認しなければなりません。センサーのログから温度データや、湿度データまで、ありとあらゆるものです。彼らは、過去の故障レポートを突き合わせます。」

科学者やエンジニアは、この「宝探し」のような作業を、無数のデータソースにまたがって、故障の診断と解決のために数週間、あるいは数か月も費やすことがよくある、と彼女は述べています。

Altaraは、このプロセスに必要な時間を劇的に短縮できると主張しており、何週間もの手作業によるデータの仕分け（トリアージ）を、数分に圧縮します。

GreylockのパートナーであるCorinne Rileyは、Altaraが物理科学の分野で行っていることを、ソフトウェアの世界におけるサイト信頼性エンジニア（SRE）の役割にたとえています。もしシステムが失敗したら、「SREが入っていって、その会社のオブザーバビリティのスタックを見に行くんです」と彼女は言います。「誰かがコードに変更をプッシュした。それが障害の原因になったんです。」

たとえばGreylockが支援するResolveは評価額が15億ドルに達している企業ですが、AIを使ってソフトウェアの障害を診断しています。Altaraの構想は、それに相当する「ハードウェア側」として機能することであり、電池や半導体が期待どおりの性能を発揮できなかったときに、いったい何が起きたのかを正確に特定することです。

Altaraだけが、物理科学分野で開発を加速するためにAIを使っているわけではありません。Periodic LabsやRadical AIのようなスタートアップも、科学研究に最初から取り組んでいます。 

ただしAltaraは、より別のアプローチを取っています。資本集約度がはるかに低い方法です。Altaraは、何十年も前からある研究・製造企業を置き換えようとするのではなく、既存のデータに接続して使えるインテリジェンス層を提供します。

実際、GreylockのRileyは、物理科学におけるAIを「次の大きなフロンティア」と見ており、この分野で開発が爆発的に進むことが差し迫っていると予測しています。