Tradicionalmente, a pesquisa e o desenvolvimento de novos materiais têm sido um processo lento e acidentado. "Historicamente, nos últimos 50 anos, a pesquisa e o desenvolvimento para encontrar novos materiais têm sido feitos em um ritmo muito lento", explicou Thibaud Martin, cofundador e CEO da Altrove, ao TechCrunch. Um dos maiores desafios tem sido prever a existência de materiais feitos de vários elementos. A combinação de dois elementos químicos diferentes oferece dezenas de milhares de possibilidades, três elementos resultam em centenas de milhares de combinações e quatro elementos geram milhões de possibilidades.
Equipes de empresas como DeepMind, Microsoft, Meta e Orbital Materials desenvolveram modelos de inteligência artificial para superar as limitações computacionais e prever novos materiais em um estado estável. "Nos últimos nove meses, foram previstos materiais mais estáveis do que nos 49 anos anteriores", observou Martin.
Um processo complexo
A Altrove não inventa novos materiais do zero. Em vez disso, ela seleciona candidatos promissores entre os novos materiais previstos e usa seus próprios modelos de IA para gerar possíveis receitas. Atualmente, a empresa testa essas receitas uma a uma e produz uma pequena amostra de cada material. A Altrove desenvolveu uma tecnologia de caracterização proprietária que usa um difratômetro de raios X para testar se o material tem o desempenho esperado.
"Parece trivial, mas na verdade é muito complicado verificar o que você fez e entender por quê. Na maioria dos casos, o que você fez não é exatamente o que você estava procurando", comentou Martin. O cofundador e CTO da Altrove, Joonatan Laulainen, é um especialista em caracterização com doutorado em ciência dos materiais, e a startup detém a propriedade intelectual relacionada à caracterização.
Aprender com o processo de caracterização é fundamental para aprimorar as receitas de novos materiais. Portanto, a Altrove está procurando automatizar seu laboratório para testar mais receitas simultaneamente e acelerar o ciclo de feedback. "Queremos criar a primeira metodologia de alto rendimento. A previsão pura só nos leva a 30% do caminho para ter um material utilizável industrialmente. Os outros 70% envolvem a iteração na vida real. É por isso que é tão importante ter um laboratório automatizado, porque você aumenta o rendimento e pode paralelizar mais experimentos", disse Martin.
A Altrove se descreve como uma empresa de IA habilitada por hardware. Ela planeja vender licenças para seus materiais recém-produzidos ou fabricá-los em colaboração com parceiros externos. O recente financiamento de 3,7 milhões de euros foi liderado pela Contrarian Ventures com a participação da Emblem e de vários business angels, incluindo Thomas Clozel (CEO da Owkin), Julien Chaumond (CTO da Hugging Face) e Nikolaj Deichmann (fundador da 3Shape).
A startup é inspirada em empresas de biotecnologia que usam IA para descobrir novos medicamentos e tratamentos, aplicando essa abordagem ao desenvolvimento de novos materiais. A Altrove planeja construir seu laboratório automatizado até o final do ano e vender seu primeiro ativo dentro de 18 meses.
