Opentrons Labworks a levé 40 millions de dollars lors d’un tour de financement de série E mené par l’investisseur dans le secteur de la santé Avego, avec un soutien supplémentaire de BroadOak Capital Partners. L’entreprise prévoit d’utiliser ces capitaux pour développer ses outils de robotique, de logiciels et d’infrastructures de données.
Le financement soutiendra le développement de systèmes d’intelligence artificielle et de robotique conçus pour fonctionner ensemble tout au long du cycle expérimental, notamment lors de la conception, de l’exécution et de l’analyse des expériences scientifiques. Opentrons prévoit également d’investir dans l’exécution expérimentale pilotée par l’IA, d’étendre ses capacités d’automatisation et de pénétrer de nouveaux marchés et de nouvelles régions géographiques.
L’entreprise a déclaré que cet investissement contribuerait à accélérer le développement de protocoles grâce à ses logiciels et à son IA, à élargir les capacités de ses robots et de ses instruments, ainsi qu’à renforcer l’intégration de ses outils avec l’écosystème plus vaste de l’automatisation des laboratoires.
James Flexner, associé directeur chez Avego, a déclaré que les développeurs de médicaments et les entreprises d’IA progressaient vers des flux de travail automatisés capables de produire des données exploitables, ajoutant qu’il voyait une possibilité pour la science autonome de converger autour de la plateforme d’Opentrons. Le PDG d’Opentrons, James Atwood, a déclaré que l’entreprise avait rendu l’automatisation des laboratoires accessible à un large éventail de laboratoires et que ses systèmes étaient conçus pour permettre à l’IA d’exécuter directement des expériences.
Opentrons indique avoir déployé plus de 11 000 robots dans des laboratoires répartis dans plus de 80 pays. Ses clients comprennent des groupes universitaires, des laboratoires de diagnostic et des entreprises pharmaceutiques internationales. Plus tôt cette année, l’entreprise a annoncé qu’elle utilisait les plateformes d’IA Isaac et Cosmos de Nvidia pour générer des données d’entraînement destinées au développement et au déploiement de robots de laboratoire physiques dotés de capacités d’IA.