Dialog mit Megvii Technology: AI for Science-Entwicklung erfordert dringend intelligente neue Infrastruktur | Interview mit 36Kr

Text | Wang Fangyu

Bearbeitung | Su Jianxun

Nach der Bekanntgabe des Nobelpreises für Chemie 2024 kam das neue Forschungsparadigma „AI for Science“ ins Rampenlicht und zog große Aufmerksamkeit auf sich.

AI for Science (AI4S), also von künstlicher Intelligenz getriebene Forschung, und die Entscheidung für den Nobelpreis für Chemie bestätigen in hohem Maße den Wert dieses Forschungsparadigmas und des gesamten Sektors auf lange Sicht. Liu Qingfeng, der Vorstandsvorsitzende von iFlyTek, erklärte kürzlich auf einer Pressekonferenz unverblümt, dass AI for Science das Tempo der technologischen Entwicklung Chinas bestimme.

AI4S ist nicht nur ein KI-Modell, es kann dank des gesamten Prozesses von der Datensammlung über den Modellaufbau bis hin zur Versuchsplanung und Prozesssteuerung „Wunder“ erschaffen. Dahinter steckt ein gewaltiges, entwicklungsfähiges Unternehmenssystem und Geschäftsfeld.

Insbesondere Daten, skalierbare und präzise Daten, sind nach wie vor eine knappe Ressource. Der aktuelle Stand ist jedoch, dass die meisten Geräte und Materialien in den nationalen Life-Science-Laboren immer noch für manuelle Operationen ausgelegt sind und keine Fähigkeit zur großflächigen Datenakkumulation besitzen.

Das stellt ein großes Hindernis für die Entwicklung von AI4S im Life-Science-Bereich dar. Huang Yuqing, Gründer und CEO von MegaStack Technology, beschrieb das Problem als „den Widerspruch zwischen der wachsenden Nachfrage der Wissenschaftler nach Daten und der relativ rückständigen Produktivität“.

Im Jahr 2019 begann MegaStack Technology, das gesamte Unternehmen zu mobilisieren, um das Mega Kunpeng Labor zu entwickeln, das 2021 in Betrieb genommen wurde.

Das Mega Kunpeng Labor integriert Technologien wie Robotik, Automatisierung und künstliche Intelligenz und kann sowohl automatisierte Werkzeuge für Life-Science-Experimente bereitstellen als auch Daten für AI for Science anhäufen. MegaStack Technology bezeichnet es als „Datenfabrik der Life-Science-Industrie“.

Im September dieses Jahres wurde Mega Kunpeng Labor 3.0 offiziell veröffentlicht, mit Fokus auf Zellgen-Editierung, Hochdurchsatz-Wirkstoff-Screening, Organoid-Automatisierung, traditionelle chinesische Medizin-Forschung und synthetische Biologie.

Kürzlich tauschten sich der Gründer und CEO von MegaStack Technology, Huang Yuqing, der Mitbegründer und COO Zhang Yan sowie der Chefwissenschaftler Dr. Fang Panfeng mit mehreren Medien, darunter 36Kr, aus und erläuterten die Positionierung von MegaStack Technology im Life-Science-Bereich und Überlegungen zur Branchentrends.

Im Folgenden ein bearbeiteter Auszug des Gesprächs mit 36Kr und MegaStack Technology:

Medien: Warum baut MegaStack Technology das Mega Kunpeng Labor auf, und welche Trends sieht es dahinter?

Huang Yuqing: Bei der Unternehmensgründung 2017 hatten wir eine einfache Idee: einen leicht einsetzbaren, schnell nutzbaren Roboter zu entwickeln, der in weltweit Millionen von Life-Science-Laboren eingesetzt werden kann. Doch schnell stießen wir auf Grenzen und stellten fest, dass Wissenschaftler in der Life-Science-Industrie nicht nur einen einzelnen Roboter benötigten, sondern eine gesamte Lösung.

Daher beschlossen wir ab 2019, uns umzustrukturieren und ein Superlabor zu entwickeln. In den letzten Jahren haben wir über 1,2 Milliarden RMB in die technische Entwicklung investiert. Heute ist das Labor bereits dreimal aktualisiert worden.

Medien: Wie steht das Mega Kunpeng Labor im Zusammenhang mit AI for Science?

Zhang Yan: Die für AI-Forschung in der Biowissenschaft benötigten Daten sind riesig. Um auf massenweise Daten zuzugreifen, muss zunächst die Qualität der Experimente gewährleistet werden. Der gesamte Prozess von Kultivierung bis zum Sequenzieren muss konsistent und kontrollierbar sein. Dann müssen die Daten miteinander verknüpft, verarbeitet, kategorisiert und gesammelt werden, um für Modelltrainings nutzbar zu werden.

Aber vorher führten Wissenschaftler die Experimente manuell durch, was Konsistenz und Qualität schwierig zu gewährleisten machte. Zusätzlich wurden Daten noch mit Excel und anderen einfachen Tools gesammelt. Der große Trend und wichtigste Widerspruch der Branche ist nun der zunehmende Datenbedarf der Wissenschaftler und die relativ rückständige Produktivität.

Der Wert des Mega Kunpeng Labors liegt darin, dass es durch das Entwerfen von Experimenten, deren Umsetzung und die Testergebnisse einer Anpassung der Modelle im geschlossenen Kreislauf ermöglicht, die Modelliteration zu beschleunigen. So kann es präzisere Vorhersagen im Bereich der Biowissenschaften ermöglichen. Daher beschreiben wir das Mega Kunpeng Labor als „Datenfabrik der Life-Science-Industrie“.

Medien: Wie stellt MegaStack Technology die hohe Qualität und Wirksamkeit der Daten sicher?

Fang Panfeng: Maschinenextraktion ist zweifellos ein Trend. Bei hohem Durchsatz und großen Datenmengen kann dies manuell nicht gelöst werden.

Huang Yuqing: Laborausrüstungen für die Lebenswissenschaften kommen oft von verschiedenen Herstellern, und die Schnittstellen sind unterschiedlich, sodass die Datenformate von vielen Störungen betroffen sind. Diese Rohdaten können dem Modell nicht zugeführt werden, die Datenkorrelation zwischen unterschiedlichen Geräten ist ebenfalls ein Problem. Deshalb hat MegaStack eine Megalnfomics-Plattform entwickelt, die zentrale Planungssoftware, Datenintegrationssoftware, Informationsmanagementsoftware, bioinformatische Analysetools usw. beinhaltet, um sicherzustellen, dass Daten effektiv gesammelt, strukturiert, analysiert und zurückverfolgt werden können.

Zhang Yan: Im Vergleich zur vorherigen Generation kann das aktuelle Mega Kunpeng Labor die experimentelle Kapazität um das 40-fache, die Fähigkeit zur Datengenerierung um das 100-fache und die Datenverarbeitung um das 1000-fache erhöhen.

Medien: Hat sich das Geschäftsmodell von MegaStack von der Einzelgerätverkauf zu Mega Kunpeng Labor verändert?

Huang Yuqing: Mega Kunpeng Labor ist ein technisches Servicegeschäftsmodell, bei dem Kunden Versuchsanforderungen vorgeben und Mega Kunpeng Labor das endgültige Ergebnis liefert. Es ist ein Update der traditionellen CRO (Contract Research Organization) durch KI und Automatisierung. Wir verkaufen sowohl Produkte als auch Dienstleistungen, und ich glaube, der Anteil der Dienstleistungen wird zunehmen.

Für die Zukunft von MegaStack, neben der Bereitstellung automatisierter Geräte für Kunden, hoffen wir ein neuer KI- und Automatisierungsgestützter Dienstleister für die Medikamentenentwicklung zu werden, als eine neue Art von CRO und CDMO.

Medien: Das AI-Pharmaunternehmen XtalPi baut in den letzten zwei Jahren ebenfalls automatisierte Lösungen auf, von Software bis Hardware; MegaStack geht den anderen Weg, von Hardware zur Software. Wird Automatisierung in der Lebenswissenschaft zum gleichen Ziel führen?

Huang Yuqing: Am Ende ist es sehr wahrscheinlich, dass es sich um ein gemeinsames Ziel handeln wird, das durch die Anforderungen der Kunden bestimmt wird.

Ein Beispiel: Beim Aufbau eines Modells werden große Datenmengen benötigt. Um diese Daten zu erhalten, sind entsprechende Werkzeuge unverzichtbar. Unsere Strategie besteht darin, zunächst eigene Werkzeuge zu entwickeln und dabei zwangsläufig viele Daten zu sammeln.

Viele Kunden haben uns gesagt, dass sie unsere Werkzeuge hervorragend finden und über reichhaltige Datenquellen verfügen. Sie fragen, ob wir ihnen helfen können, diese Daten besser zu verarbeiten. Tatsächlich ist die enge Integration von Software und Hardware wichtig bei der Datenverarbeitung. Wir bieten Kunden daher Plattformen, um Datenverarbeitungsprobleme zu lösen.

Basierend auf dieser Beobachtung und Praxis glaube ich, dass die Spitzenunternehmen in dieser Branche schließlich auf eine Kombination von Hardware und Software setzen werden.

Medien: Nachdem MegaStack das Mega Kunpeng Labor 3.0 eingeführt hat, wie sehen die Expansionspläne in den Markt aus?

Huang Yuqing: In jeder wirtschaftlichen Lage gibt es schnell wachsende Nischenmärkte. Entscheidend ist, wer diese Chancen zu nutzen versteht. Die Positionierung von MegaStack ist, fortschrittliche Produktivitätswerkzeuge bereitzustellen, um zahlreichen Industrien zu dienen, und wachstum wird aus dem Wachstum unserer Kunden resultieren. Wir müssen stets einen scharfen Blick auf den Markt haben, um genau jene Industrien zu erkennen, die wachsen, und zu beurteilen, ob wir diese Wachstumschancen ergreifen können. Unsere Praxis hat er gezeigt, dass unser Modell und unsere Strategie effektiv sind.

In der Forschung und im Life-Science-Bereich sind die Zahlungsfähigkeit und das Budget im Allgemeinen robust. Der Branche wird auch im Allgemeinen empfohlen, auf inländische Lösungen umzustellen. MegaStack profitiert einerseits vom Trend der Aufwertung von manuellen Geräten zu hochautomatisierten, unbemannten Laboren, andererseits ist die Datenkapazität von Mega Kunpeng Labor im Vergleich zu traditionellen Geräten viel größer. In diesem Mehrtrendanmarkt müssen wir einfach den Trends folgen.

Medien: Ist das die zukünftige Richtung für Unternehmen der Inlandsautomatisierung im Bereich Lebenswissenschaften, KI plus Automatisierung?

Huang Yuqing: Ja, ähnlich wie autonomes Fahren bei Elektrofahrzeugen, um das volle Potenzial von AI for Science auszuschöpfen, müssen die zugrundeliegenden Geräte, einschließlich der Automatisierungstechnik, neu gestaffelt werden. Zukünftige wissenschaftliche Instrumente und Geräte müssen für diesen Trend entwickelt und hergestellt werden.