Altara ottiene 7 milioni di dollari per colmare il divario di dati che rallenta le scienze fisiche
Altara, con sede a San Francisco, ha raccolto 7 milioni di dollari in un round seed per costruire un livello di intelligenza artificiale che unifica i dati di R&S frammentati tra fogli di calcolo e sistemi legacy. La startup mira ad aiutare le aziende nei settori delle batterie, dei semiconduttori e dei dispositivi medici a diagnosticare più rapidamente i guasti e ad accelerare lo sviluppo.
Le aziende che operano nel settore delle batterie, dei semiconduttori e dei dispositivi medici generano enormi quantità di dati — e gran parte di essi finisce dispersa tra fogli di calcolo e sistemi legacy, rendendone difficile l’utilizzo per migliorare i prodotti o comprendere i guasti.
La startup con sede a San Francisco Altara, che ha appena ottenuto 7 milioni di dollari in un finanziamento seed, afferma di aver sviluppato un livello di intelligenza artificiale progettato per colmare queste lacune nei dati e riunire informazioni tecniche frammentate in un’unica piattaforma. Il round è stato guidato da Greylock, con la partecipazione di Neo, BoxGroup, Liquid 2 Ventures e Jeff Dean.
Fondatori e background
Altara è stata fondata nel 2025 da Eva Tuecke, che in precedenza ha condotto ricerche in fisica delle particelle al Fermilab e ha lavorato presso SpaceX, e da Catherine Yeo, ex ingegnera AI presso Warp. Le due si sono conosciute mentre studiavano informatica alla Harvard University.
Ridurre i tempi di diagnosi dei guasti in R&D
«Immaginate di essere un’azienda che sviluppa batterie di nuova generazione e che una batteria si guasti durante i test sulle celle nel processo di R&D», ha dichiarato Yeo. «Un team di ingegneri deve intervenire e controllare manualmente molte fonti diverse di dati, dai registri dei sensori ai dati di temperatura e di umidità. Devono confrontare i report storici sui guasti.»
Scienziati e ingegneri spesso trascorrono settimane o mesi in questa “caccia al tesoro” tra una moltitudine di fonti di dati solo per diagnosticare e risolvere i problemi, ha aggiunto.
Altara sostiene che la sua AI riduca drasticamente il tempo necessario per questo processo, condensando settimane di analisi manuale dei dati in pochi minuti.
L’equivalente hardware degli SRE
Corinne Riley, partner di Greylock, paragona ciò che Altara sta facendo nelle scienze fisiche al ruolo dei site reliability engineer (SRE) nel mondo del software. Se un sistema si guasta, «uno SRE interviene e analizza l’intero stack di osservabilità dell’azienda», ha spiegato. «Qualcuno ha apportato una modifica al codice, ed è questo che ha causato un’interruzione del servizio.»
Ad esempio, Resolve, sostenuta da Greylock e valutata 1,5 miliardi di dollari, utilizza l’AI per diagnosticare i guasti software. La visione di Altara è agire come l’equivalente hardware, determinando esattamente cosa è andato storto quando una batteria o la mappa di un wafer di semiconduttore non funzionano come previsto.
Un approccio diverso all’AI nella scienza
Altara non è l’unica startup a utilizzare l’AI per accelerare lo sviluppo nelle scienze fisiche. Startup come Periodic Labs e Radical AI stanno anch’esse affrontando la ricerca scientifica dalle fondamenta.
Altara sta adottando un approccio diverso e molto meno intensivo in termini di capitale. Invece di cercare di sostituire aziende di ricerca e produzione con decenni di storia, Altara fornisce un livello di intelligenza che si integra con i loro dati esistenti.
Riley di Greylock considera l’AI per le scienze fisiche come la “prossima grande frontiera” e prevede un’imminente esplosione di sviluppo nel settore.