Altara 獲得 700 萬美元資金，用以解決阻礙物理科學進展的數據缺口

企業從事電池、半導體與醫療裝置的開發，會產生大量數據，而其中許多數據散落在試算表與過時系統中，導致難以利用這些數據來改善產品或理解失敗原因。位於舊金山的創業公司 Altara 最近獲得 700 萬美元種子資金，表示他們已建立一個 AI 層，用以彌補這些數據缺口，將零散的技術資訊整合至單一平台。這輪資金由 Greylock 領投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures 與 Jeff Dean 亦參與其中。Altara 於 2025 年由 Eva Tuecke（右圖）創辦，她曾於費米實驗室從事粒子物理學研究，並在 SpaceX 工作；另一創辦人 Catherine Yeo（左圖）則是前 Warp 人工智慧工程師。兩人在哈佛大學攻讀計算機科學時認識。Yeo 表示：「假設你是一家開發下一代電池的公司，而在研發階段的電池測試中，電池發生故障，工程團隊必須從許多不同來源的數據中手動檢查，從他們的感測器日誌、溫度數據、濕度數據等，並交叉對照歷史失敗報告。」她說，科學家與工程師經常花費數週或數月的時間，在眾多數據來源中進行這類「尋寶行動」，僅為診斷並解決失敗問題。Altara 声稱，其 AI 顯著縮短了這個過程所需時間，將原本需數週的手動數據篩選，縮短至數分鐘內。Greylock 合夥人 Corinne Riley 將 Altara 在物理科學領域的作為，比喻為軟體世界中網站可靠性工程師（SRE）的角色。她表示：「如果系統發生故障，SRE 會進入系統，查看公司的可觀察性堆疊。有人修改了程式碼，導致系統中斷。」例如 Greylock 支持的 Resolve，價值 15 億美元，利用 AI 來診斷軟體失敗。Altara 的願景是成為硬體領域的對應解決方案，當電池或半導體無法正常運作時，準確找出問題所在。Altara 不是唯一利用 AI 加速物理科學領域開發的創業公司。像 Periodic Labs 與 Radical AI 這樣的創業公司，也從基礎研究角度切入科學研究。然而 Altara 的做法則不同，而且遠較少資金需求。他們並非試圖取代數十年來的研發與製造公司，而是提供一個智能層，與其現有數據整合。事實上，Greylock 的 Riley 將物理科學領域的 AI 看作是「下一個大規模發展領域」，預測該領域將迎來一場開發浪潮。