Tradicionalmente, la investigación y desarrollo de nuevos materiales ha sido un proceso lento y lleno de obstáculos. "Históricamente, en los últimos 50 años, la investigación y el desarrollo para encontrar nuevos materiales ha avanzado a un ritmo muy lento", explicó Thibaud Martin, cofundador y CEO de Altrove, a TechCrunch. Uno de los mayores desafíos ha sido predecir la existencia de materiales hechos de varios elementos. La combinación de dos elementos químicos diferentes ofrece decenas de miles de posibilidades, tres elementos resultan en cientos de miles de combinaciones, y cuatro elementos generan millones de posibilidades.
Equipos de empresas como DeepMind, Microsoft, Meta y Orbital Materials han desarrollado modelos de inteligencia artificial para superar las limitaciones de cálculo y predecir nuevos materiales en un estado estable. "Se han pronosticado más materiales estables en los últimos nueve meses que en los 49 años anteriores", destacó Martin.
Un proceso complejo
Altrove no inventa nuevos materiales desde cero. En su lugar, selecciona candidatos prometedores de los nuevos materiales predichos y utiliza sus propios modelos de IA para generar posibles recetas. Actualmente, la empresa prueba estas recetas una por una y produce una pequeña muestra de cada material. Altrove ha desarrollado una tecnología de caracterización patentada que utiliza un difractómetro de rayos X para comprobar si el material funciona como se espera.
"Suena trivial, pero en realidad es muy complicado comprobar lo que has hecho y entender por qué. En la mayoría de los casos, lo que has hecho no es exactamente lo que estabas buscando en primer lugar", comentó Martin. El cofundador y CTO de Altrove, Joonatan Laulainen, es un experto en caracterización con un doctorado en ciencia de los materiales, y la startup posee la propiedad intelectual relacionada con la caracterización.
Aprender del proceso de caracterización es clave para mejorar las recetas de nuevos materiales. Por ello, Altrove busca automatizar su laboratorio para probar más recetas simultáneamente y acelerar el ciclo de retroalimentación. "Queremos construir la primera metodología de alto rendimiento. La predicción pura solo te lleva el 30% del camino para tener un material utilizable industrialmente. El otro 70% implica iterar en la vida real. Por eso es tan importante tener un laboratorio automatizado, porque se aumenta el rendimiento y se pueden paralelizar más experimentos", afirmó Martin.
Altrove se define como una empresa de IA habilitada por hardware. Planea vender licencias para sus materiales recién producidos o fabricarlos en colaboración con socios externos. La reciente financiación de 3,7 millones de euros fue liderada por Contrarian Ventures con la participación de Emblem y varios business angels, incluyendo a Thomas Clozel (CEO de Owkin), Julien Chaumond (CTO de Hugging Face) y Nikolaj Deichmann (fundador de 3Shape).
La startup se inspira en las empresas de biotecnología que utilizan IA para descubrir nuevos medicamentos y tratamientos, aplicando este enfoque al desarrollo de nuevos materiales. Altrove planea construir su laboratorio automatizado a finales de año y vender su primer activo en un plazo de 18 meses.
