Trong lĩnh vực khoa học vật lý và công nghiệp, một sự cố nhỏ ở pin có thể tiêu tốn hàng tháng trời để điều tra nguyên nhân. Giữa bối cảnh đó, hai cựu sinh viên đại học Harvard là Eva Tuecke và Catherine Yeo đã cho ra đời một hệ thống AI mang tính cách mạng, giúp giải quyết triệt để bài toán này.
Công ty khởi nghiệp mang tên Altara do họ thành lập vào năm 2025 vừa qua đã công bố gọi vốn thành công 7 triệu USD trong vòng hạt giống, nâng mức định giá của công ty lên con số ấn tượng 700 triệu USD.
Thành tích xuất sắc này đã thu hút sự tham gia của hàng loạt tên tuổi lớn trên thị trường tài chính công nghệ. Vòng gọi vốn do Greylock dẫn đầu, đi kèm sự góp mặt của Neo, BoxGroup và Liquid 2 Ventures.
Đặc biệt, danh sách các nhà đầu tư thiên thần còn có sự xuất hiện của Jeff Dean cùng nhiều lãnh đạo cấp cao đến từ các ông lớn công nghệ như OpenAI và AMD.
Altara dùng kiến trúc lai kết hợp AI xác suất với tính toán mô đun chắc chắn để nâng cao độ chính xác và tránh sai sót gây thiệt hại nặng.
Thực trạng đầy khó khăn của dữ liệu khoa học
Trước khi Altara ra đời, quy trình xử lý lỗi trong ngành công nghiệp vật lý luôn là một cơn ác mộng. Bất cứ khi nào một viên pin gặp sự cố ngoài ý muốn trong lúc nghiên cứu, các kỹ sư buộc phải tự mình truy lục hàng tá thông tin.
Từ nhật ký cảm biến, dữ liệu nhiệt độ, hồ sơ độ ẩm cho đến các báo cáo sự cố cũ, tất cả đều nằm rải rác một cách vô trật tự. Quá trình tra cứu thủ công này thường ngốn mất vài tuần, thậm chí kéo dài đến vài tháng, gây lãng phí nguồn lực vô cùng nghiêm trọng.
Giải pháp của Altara ra đời để dập tắt nỗi đau đó. Với khả năng thu thập và hợp nhất các mảng dữ liệu nghiên cứu phân tán, hệ thống AI do họ tạo ra có khả năng thu gọn thời gian kiểm tra từ nhiều tháng xuống chỉ còn tính bằng phút. Tham vọng của hai nhà nữ sáng lập không chỉ dừng ở pin.
Họ mong muốn hỗ trợ toàn diện cho các công ty thuộc mảng khoa học vật lý bao gồm sản xuất chất bán dẫn và vật liệu tiên tiến, để giúp những tổ chức này biến lượng dữ liệu hỗn độn thành thông tin có giá trị thực tiễn.
Hai cựu nữ sinh viên Harvard thành lập công ty khởi nghiệp Altara, ứng dụng AI để phân tích lỗi pin và khoa học vật lý, thu hút 7 triệu USD ở vòng hạt giống.
Đội ngũ sáng lập xuất chúng và hướng đi khác biệt
Bối cảnh chuyên môn của hai nhà sáng lập là một điểm tựa vững chắc cho thành công của dự án. Eva Tuecke không chỉ từng tham gia nghiên cứu vật lý hạt tại cơ sở danh tiếng Fermilab mà còn có kinh nghiệm làm việc tại tập đoàn hàng không vũ trụ SpaceX.
Trong khi đó, Catherine Yeo là cựu sinh viên ngành khoa học máy tính tại Harvard, từng đảm nhiệm vai trò nhà nghiên cứu AI và hoạt động nghệ thuật với tư cách diễn viên hài độc thoại. Sự kết hợp giữa tư duy khoa học và năng lực máy tính tiên tiến đã giúp họ nhanh chóng nhận ra điểm yếu của toàn ngành.
Sự lộn xộn trong quản lý dữ liệu tại các công ty sản xuất pin, bán dẫn và thiết bị y tế chính là một mỏ vàng bị bỏ ngỏ. Tuy tạo ra một khối lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày, đa số các công ty này lại để thông tin kẹt lại trong những bảng tính rời rạc hay các hệ thống cũ kỹ.
Điều này khiến nỗ lực cải tiến sản phẩm trở nên vô cùng chật vật. Trong khi AI đã tỏa sáng ở thế giới kỹ thuật số, việc áp dụng nó vào thế giới vật lý lại mang theo rủi ro khổng lồ. Chỉ một phán đoán sai lầm hay một đề xuất thí nghiệm lỗi có thể khiến toàn bộ quy trình sản xuất đình trệ, thổi bay hàng triệu USD.
Độ tin cậy được đặt lên hàng đầu
Để phòng ngừa mọi thảm họa tiềm ẩn, hệ thống của Altara được xây dựng giống như một chiếc hộp kính trong suốt. Nguyên tắc cốt lõi là người dùng có quyền kiểm tra toàn diện bất kỳ đầu ra nào do hệ thống cung cấp.
Giao diện sẽ hiển thị rõ ràng mọi truy vấn SQL được thực thi, liệt kê chi tiết các bước suy luận logic, các biến đổi dữ liệu thô và toàn bộ đường ống phân tích. Người dùng có thể nhấp chuột vào từng dòng kết luận để truy xuất ngược về nguồn dữ liệu gốc, bao gồm cả bảng tính Excel, tệp PDF hoặc bài trình bày PPT.
Sự khác biệt lớn nhất của nền tảng này nằm ở cách nó kết hợp sức mạnh phân tích. Đối mặt với hàng loạt loại dữ liệu phức tạp từ chuỗi thời gian của cảm biến, hình ảnh hiển vi điện tử đến nhật ký vận hành, Altara tích hợp cả mô hình học máy truyền thống, mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình chuyên ngành để tối ưu hóa kết quả.
Đặc biệt, để khắc phục nhược điểm mang tính xác suất của AI, nền tảng này đã sử dụng các mô đun xác định cốt lõi. Khi đối mặt với việc tính toán số liệu, hệ thống ưu tiên tự động tạo mã lệnh và thực thi thay vì dự đoán, qua đó nâng cao độ chính xác một cách tuyệt đối.
Hai nhà sáng lập nhận ra rằng, một hệ thống AI đáng tin cậy không chỉ phải hoạt động tốt mà còn phải cải thiện nhanh chóng khi xảy ra lỗi. Họ đã chủ động hợp tác với người dùng để xác minh độ chính xác cho các kịch bản sử dụng cụ thể, cho phép đánh dấu trực tiếp các kết quả thiếu sót nhằm liên tục hoàn thiện công cụ đánh giá.
Khác với các đối thủ xây nền tảng mới tốn kém, Altara chọn lối đi ít vốn bằng cách gắn trực tiếp lớp AI vào các hệ thống dữ liệu có sẵn.
Các thành phần hệ thống có thể được cài đặt trực tiếp vào đám mây riêng ảo của khách hàng. Mọi quyền truy cập, tùy chỉnh cấu hình mạng và thời gian lưu trữ dữ liệu đều do bộ phận bảo mật của chính công ty sử dụng quyết định và kiểm soát. Cách tiếp cận ít tốn kém này hoàn toàn trái ngược với việc đập đi xây lại nền tảng nghiên cứu từ đầu mà nhiều công ty khởi nghiệp khác đang theo đuổi.
Bằng cách chèn thêm một lớp thông minh vào quy trình hiện có, Altara đang cung cấp sức mạnh mới cho ngành khoa học vật lý một cách vô cùng thuận tiện. Thậm chí, tổ chức đầu tư Greylock còn so sánh nền tảng này với vai trò của kỹ sư độ tin cậy hệ thống phần mềm, những người chuyên đi tìm kiếm nguyên nhân gây lỗi thông qua ngăn xếp khả năng quan sát mỗi khi hệ thống gặp trục trặc.
Nhờ cách tiếp cận thực tế và nhắm trúng một thị trường đang bước vào thời kỳ bùng nổ, bộ đôi nữ chuyên gia tin rằng giải pháp thông minh này sẽ trở thành mảnh ghép cốt lõi cho các trung tâm nghiên cứu và phát triển sản phẩm công nghệ cao trên toàn cầu trong tương lai gần.
