イスラエルのスタートアップ企業Wearable Devicesが、指や手のジェスチャーだけでモバイルゲームをプレイできるタッチフリーデバイス「Mudra Band」を発表しました。Mudra Bandは、Bluetoothでスマートフォンに接続され、指先を一緒に押した時の異なる力も検出できます。同社は、製品の完成を発表しました。これらの機能により、ゲーム体験が向上し、ゲームプレイに新しい可能性が生まれると述べています。Mudra BandはすでにiPhoneやその他のAppleデバイスのタッチレス操作と制御をサポートしています。これは、独自のセンサーと人工知能を組み合わせて実現しています。&nbsp;

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Wearable Devicesが、タッチフリーのモバイルゲーム用デバイスを発表

<a href="https://www.physicsx.ai/">PhysicsX</a>は、General Catalystがリードし、Standard Industries、NGP Energy、Radius Capital、KKR共同創業者で共同執行会長のHenry Kravisも参加したSeries Aで€29Mを調達した。Generative AIの力で自動車、航空宇宙、再生可能エネルギー、素材生産などの先端産業で画期的なエンジニアリングを可能にするロンドンのPhysicsXは、今回の資金調達により、顧客提供、製品、基礎研究など幅広い分野で成長を加速させ、顧客にとって効果的なエンジニアリング・パートナーとなり、製品エンジニアリング部門を強化し、研究部門を拡大してAIモデルと手法を発展させる予定です。&nbsp;PhysicsXは、様々な分野のエンジニアのニーズに応えるため、ステルス状態から登場し、正確な物理シミュレーションを劇的に加速させ、生成的なエンジニアリングソリューションを可能にし、エンジニアリングプロセスで最も時間のかかる活動の一部を大幅に加速させ、業界全体の複雑なエンジニアリングをより身近なものにするAIを構築しています。これは、AIファーストのデジタル・エンジニアリング・ソリューションの新しいクラスであり、先端産業や重工業の複雑な機械のエンジニアリング、製造、オペレーションに最適化の機会の新たなフロンティアを提供します。PhysicsXは、50人以上のシミュレーションエンジニア、機械学習およびソフトウェアエンジニア、データサイエンティストで構成されるチームで、数値物理学、エンタープライズAI、F1を含む高度なエンジニアリングの経歴を持持ちます。過去3年間、チームは世界最大かつ最も洗練されたエンジニアリングおよび製造組織と協力し、最も重要なエンジニアリングの課題に取り組んできました。PhysicsXの創設者であり共同CEOは、「エンジニアリングの設計プロセスは、数値シミュレーションと高性能コンピュートインフラの利用可能性によって一変しました。数値シミュレーションからディープラーニングへの移行も同様の飛躍を意味し、製品の性能やエンジニアリングの実践方法そのものに新たなレベルをもたらすでしょう。PhysicsXは、このような変革の先駆者であり、それを可能にするために存在しています。」と述べていますエネルギー転換の加速は、より効率的な技術や機械を大規模に展開するための基本的な工学的ボトルネックの克服にかかっています。時間のかかる物理シミュレーションから、仮想シミュレーションと実世界のデータ収集の骨の折れる調整、大規模な設計空間での最適化における多くの限界まで、先進的な設計や材料の開発・製造を阻む多くのボトルネックがありますが、PhysicsXはAIエンジニアリングソリューションとスタックでそれらを解決しようとしています。 &nbsp;

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Generative AIの力で先端産業での画期的なエンジニアリングを可能にする"PhysicsX"がSeries Aで€29Mを調達

イスラエルの自動車スタートアップ、Carrarが最近、自動車大手Volvoとの初めての大型契約を完了し、重要なマイルストーンを達成しました。この会社は、電気自動車（EV）のバッテリーを冷却する画期的な方法を開発しました。この方法は、使用中、充電中、または暑い環境で駐車している際に発生する熱を効果的に放散します。この革新的な冷却システムは、バッテリーの損傷や火災などの潜在的な危険を防ぐ上で重要な役割を果たします。イスラエル南部の都市Sderot近くにあるCarrarの施設は、10月7日にハマスの攻撃を直接受けました。ロケット推進手榴弾が施設を標的にしましたが、工場は大きな被害を免れました。しかし、攻撃は24人のCarrarチームに深い影響を与えました。チームのほとんどはSderotまたはその近辺に住んでいます。最初は攻撃によるショックと悲しみのために仕事を中断しましたが、戦争の2週目には仕事に戻ることを決めました。再開する前に、イスラエルの治安部隊が徹底的に施設をチェックし、従業員の安全を確保しました。困難な状況にも関わらず、Carrarチームは懸命に働き、11月の締め切りまでに初の大きなビジネス取引を達成しました。彼らの特許を受けたバッテリーパックには、EVリチウムイオン燃料電池が含まれており、ユニークな冷却システムを使用します。パック内の液体は燃料電池が熱くなると気化し、その蒸気は凝縮され、冷却され、バッテリーセルを冷やすために戻されます。従来のEV用液体冷却システムと異なり、Carrarのソリューションは冷却液の漏れや接続の劣化などの潜在的な問題を回避します。さらに、この革新的な技術は、より多くの熱を放散できるため、充電時間を短縮できます。従来の冷却方法を使用するとEVバッテリーの完全充電に10時間以上かかりますが、Carrarのバッテリーパックを搭載した車両はわずか20分で完全充電が可能です。Carrarが行った進歩は、バッテリー熱を効果的に管理することがEV市場の最大の課題の一つであるため、主要な自動車メーカーから注目を集めています。Carrarチームは個人的な困難に直面しながらも、仕事に専念しており、従業員にとって安定の象徴として同社を考えています。&nbsp;

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AutoTechのCarrarが電気自動車のバッテリー冷却技術で技術革新

<a href="https://phare.health/">Phare Health</a>は、General Catalystのほか、KHP Ventures、Bertelsmann Investmentsが参加したSeedで£2.5Mを調達した。ロンドンを拠点とし、英国と欧州の病院向けにフィンテック・ツールを構築するPhare Healthは、大規模言語モデル(LLM)を活用して病院のデータ取得を支援し、より良いリソース管理とコスト回収を支援します。同社は、病院が財務状況をより良く理解し、コストとキャッシュフローに関するより良いインテリジェンスを持つためのAI製品を開発しています。同社の最初の製品は、大規模言語モデルを活用して、病院が提供するケアに関する質の高いデータを取得し、病院がリソースをより適切に管理し、コストを効率的に回収し、NHS Trustsが業務に対して正確な報酬を得られるように支援します。AIシステムは、臨床医が書いたすべての患者メモをレビューします。管理、運営、財務の各チームが構造化された使用可能なデータに変換し、臨床医と病院の運営方法とのギャップを埋めることで、病院のリーダーの可視性と透明性を高めるのに役立ちます。その結果、管理者は医療システム全体のリソースをより効率的に割り当てることができ、患者の治療をより正確に把握することで、より良い医療水準を推進することができます。Phare Healthの共同創業者兼共同CEOの2人は、乳がんAIスクリーニングや医療AIアシスタントのMedPalmなどのプロジェクトでNHSと協力しているDeepMind HealthとGoogle Healthのチームの一員であり、共同創業者兼CTOはスタンフォード大学とニューヨーク大学でAI科学の最先端にいました。DeepMind Healthに入社する前はオーストラリアで医師として働いていました。臨床医に対するAIの潜在的な利用について多くの議論がある一方で、バックオフィスにおけるAIのニーズは、より緊急のものです。つまり、リスクの少ない手作業による管理業務を行うことで、臨床医は患者のケアにより多くの時間を割くことができるようになります。 &nbsp;

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LLMを活用し、英国と欧州の病院向けに手作業による管理業務削減ツールを構築するPhare HealthがSeedで£2.5Mを調達

<a href="https://www.vivodyne.com/">Vivodyne</a>は、Khosla Venturesがリードし、Kairos Ventures、CS Ventures、MBX Capital、Bison Venturesが参加したSeedで$38Mを調達した。創薬のための次世代人間学習型プラットフォームを開発するVivodyneのAIスタックは、新規治療標的を特定し、実験室で成長させたヒト臓器組織で直接テストすることにより、新薬に対する患者の反応を予測します。Vivodyneは、20種類以上のヒト臓器組織を生物工学的に作製し、本来のヒトの生理学と機能を模倣することで、新しい治療法の効果を正確に捉え、細胞、組織、臓器、全身のスケールで患者の転帰を予測してします。医薬品開発における主なボトルネックのひとつは、現実的でスケーラブルかつ再現性のあるヒト予測データを収集できないことです。Vivodyneの創薬のための革新的なアプローチは、薬剤が臨床試験でテストされる前に、患者レベルのヒトの結果を生み出します。同社のプラットフォームは、ロボットによる自動化により、一度に1万以上のヒト組織を培養、投与、分析することができ、創薬のための次世代人間学習型AIを支える膨大なヒトデータセットの作成を可能にします。重要なことは、ヒトデータを作成する彼らのプラットフォームの能力によって、AI主導の創薬における重要な障害である、AIトレーニングのための大規模で高品質なヒトデータセットが入手できないこと、そしてこの空白を埋めるために単純な細胞培養に過度に依存していることが克服されることです。「治療薬が臨床試験に入る前に予測可能なヒトデータの生成を可能にする当社のAIプラットフォームの開発を加速させるこの資金調達ラウンドをKhosla Venturesがリードしてくれることに感激しています。オルガノイドと臓器オン・チップの原理を組み合わせることで、私たちは新しいクラスの本物そっくりの実験室で培養されたヒト臓器を創り出しました。私たちは、このような実験室で培養されたヒトの被験体を使って、ヒトの病気に対する新しい治療法を発見し、開発します。その結果、臨床試験で得られるデータよりも膨大な量の複雑なヒトのデータが得られ、私たちはこのデータに基づいてマルチモーダルモデルを訓練し、新薬の安全性と有効性を予測・改善します。このブレークスルーは、医薬品開発におけるAIの予測精度を高めるだけでなく、AIが生成した医薬品の成功率を大幅に向上させ、この分野における新たな基準を確立することを約束します。」とVivodyneのCEO兼共同創業者は説明しています。治療薬開発の次のフロンティアは、薬が臨床試験に入る前に、より確実な前臨床試験を達成することにかかっています。バイオ製薬企業は、長年の研究と多額の資金投入が臨床試験結果の予測不可能性に直面したとき、極めて重要な課題に直面します。これはバイオテクノロジー最大の課題であり、Vivodyneの重要な焦点です。Vivodyneのプラットフォームは、動物実験よりはるかに早く、大規模で、ヒトの予測可能性をもって、早期発見から承認後まで、貴重なヒトデータの収集を可能にします。当初からヒトデータを収集することで、新規ターゲットを同定・検証し、臨床試験前のリスクを大幅に軽減することができます。承認された治療薬については、新たな適応症の発見や患者ケアの向上を通じて、その影響力を拡大しています。Vivodyneは、そのAIプラットフォームを使って、低分子から、抗体や抗体薬物複合体を含む生物製剤、mRNAを含む脂質ナノ粒子、細胞療法に至るまで、多くの種類の薬剤を設計・改良してきました。同社は現在、大手製薬会社上位10社の大半と共同研究を行っており、共同設立者の研究は、Science、Nature Methods、Nature Medicineをはじめ、Vivodyne設立に至るまで、影響力の高い数多くの出版物に掲載されています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/zL51qw1YXfM?si=HEo6iDmM1V87r5LE" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen=""></iframe></div>

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創薬のための次世代人間学習型プラットフォームを開発する"Vivodyne"がSeedで$38Mを調達

<a href="https://generative.vision/">Generative Engineering</a>は、EQT Venturesがリードし、Join Capitalが参加したPre-Seedで€4Mを調達した。ロンドンを拠点とし、物理工学の全体的な効率を大幅に改善することを使命とするソフトウェア会社であるGenerative Engineeringは、エンジニアが何千もの異なるエンジニアリング設計を生成・テストするモデルを作成・実行できるユニークなプラットフォームを提供します。同社が開拓したこのパラレル・エンジニアリングは、製品開発期間を根本的に短縮する可能性を秘めており、エネルギー、脱炭素、農業、モビリティなどの分野における革新的なソリューションを、より迅速に市場に投入することを可能にします。このプラットフォームは、最新のエンジニアリング・ソフトウェア・スタックの中核をなすものです。自動車や航空宇宙産業のような複雑な物理的製品のエンジニアリングは、時間がかかり、非効率的で、資本集約的なプロセスです。エンジニアリング・ツールは、複雑化する現代製品に追いついておらず、製品開発に携わるエンジニアは、通常、1つの設計を数年にわたり、高度に手作業で行っています。これには通常、共同作業の問題、情報損失、ミス、手戻り、そしてしばしば失敗が伴います。迫り来る気候危機を含め、世界で最も差し迫った問題を解決するために、人類は再構築された、効果的で信頼性の高いエンジニアリング・プロセスを必要としています。そして、より効率的なエンジニアも。Generative Engineering創業チームは、MITの博士号レベルの計算工学からGoogleの製品管理までの経歴を持ちます。チームは、英国の電気自動車メーカー、<a href="https://arrival.com/">Arrival</a>を立ち上げ、その中核となる革新技術の多くに貢献し、その後、英国史上2番目の規模を誇る同社の上場を果たしたことで、一般的なエンジニアリングの複雑さを身をもって体験しました。この時点で、チームはGenerative Engineeringの設立へと進み、エンジニアリング・プロセスの強化が業界、そして世界に与える影響を理解しています。2021年に設立されたGenerative Engineeringのプラットフォームは、個々の部品の設計から複雑なシステムの開発まで、コンセプト・エンジニアリングからシステム統合、コスト・エンジニアリングに至るまで、エンジニアリング・プロセス全体で機能します。何千もの設計を並行して生成し、テストすることができれば、エンジニアリング・チームはより良い情報に基づいた意思決定を行うことができます。さらに、同社は強力なコードファースト統合フレームワークを開発し、エンジニアが既存のツールをプラグインして、すぐに使える統合機能とともに使用できるようにしました。これらのことは、エンジニアが既存のソフトウェア・ツールへの投資を最大限に活用しながら、飛躍的に効率化できることを意味します。エンジニアリング・ソフトウェアの市場は急速に成長しており、現在約300億ドルと評価されています。しかし、Generative Engineeringのプラットフォームは、数千億ドル規模の市場であるエンジニアリング業界全体に、大幅なコスト削減をもたらす可能性を秘めています。 &nbsp;

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