Eerder deze maand haalde het Amsterdamse CuspAI $30 miljoen aan startkapitaal op. De missie is helder: AI inzetten om nieuwe materialen te vinden in de strijd tegen broeikasgassen. Aan het roer staan Max Welling en de Britse chemicus Chad Edwards. IO sprak met Welling over zijn startup, impact willen maken en de technologie achter de innovatie van CuspAI.
Welling werkt een dag per week als hoogleraar machine learning aan de Universiteit van Amsterdam en vier dagen per week voor zijn startup. Daar komt alles samen. “Ik ben begonnen in de natuurkunde, switchte naar machine learning en eindig weer in de chemie en natuurkunde. Het eerste gedeelte van mijn carrière werkte ik aan theoretisch onderzoek en schreef ik veel papers. De laatste 15 jaar maakt mijn werk een veel directere impact. CuspAI is een beetje de kroon op al dat werk, ik wil het echt graag laten slagen.”
Over Max Welling
Welling is hoogleraar en bekleedt een leerstoel Machine Learning aan de Universiteit van Amsterdam en was Distinguished Scientist bij MSR. Hij begon zijn carrière als natuurkundige, maar maakt een transitie naar machine learning. Tijdens een postdoc in Londen ontmoette hij Geoffrey Hinton, ook wel de ‘peetvader van AI’, met wie hij een aantal jaar samenwerkte in Toronto (Canada). Hij richtte al eerder een startup op: Scyfer. Deze verkocht hij aan chipontwerper Qualcomm. Later werd hij hoofd van de researchafdeling van Microsofts onderzoekslaboratorium in Amsterdam.
Wat doet CuspAI?
“Onze technologische missie is om een platform te bouwen waarop bedrijven en onderzoekers nieuwe materialen kunnen vinden met behulp van de laatste AI en machine learning-technologie. Je moet het zien als een soort moleculaire zoekmachine: je stopt er een vraag in – ‘Ik wil materiaal X met eigenschappen A, B en C.’ Vervolgens gaat de machine op basis van AI en chemische modellen materialen doorrekenen en voorstellen. Aan het einde van dit proces, beschik je over een lijst met materialen die aan je vraag voldoen. “We focussen ons daarbij eerst op metal organic frameworks (MOF).”
Waarom hebben jullie specifiek voor MOF-materialen gekozen?
“Die keuze bestaat voor het grootste deel uit een maatschappelijk component. We willen een bijdrage leveren aan zaken die maatschappelijk relevant zijn. MOF kunnen we inzetten om een heleboel goede dingen te doen: koolstofdioxide uit de lucht filteren, waterstof opslaan, gassen scheiden, katalyses doen. In eerste instantie richt CuspAI zich op het carbon capture-deel.
De keuze heeft ook een aantal technische redenen; aan dit type materialen kun je veel optimaliseren en er zijn veel mogelijke atomen die je kunt gebruiken. Machine learning-modellen kunnen er goed mee werken. “Daarmee ligt dit type materiaal dus binnen het bereik van dingen die machine learning nu goed kan.”
Waar staan jullie op dit moment?
“We hebben dus net de eerste investeringsronde achter de rug en zijn nu een team aan het samenstellen. Dat moet op 1 september compleet zijn, en dan kunnen we echt beginnen. De technologie die wij ontwikkelen bestaat nu nog niet, maar we zijn wel van plan al vrij snel de markt op te gaan. Zo hebben we onder ander een samenwerking met Meta, en we praten met een aantal bedrijven uit de chemische- en carbon capture sector. Wij bouwen het platform, zij moeten het platform gaan gebruiken. Over ongeveer een jaar moet CuspAI volledig functioneel zijn. Naast het team, investeren we ook in rekencapaciteit. De simulatie van gigantische aantallen combinaties van moleculen vereist ontzettend veel rekenkracht.”
Hoe moeilijk was het om $30 miljoen op te halen voor een technologie die nu nog niet bestaat?
“Eigenlijk niet zo heel moeilijk. Toen de kwantumcomputer werd voorgesteld, was het niet duidelijk of dat ook echt ging werken. Terwijl ons concept iets is waarvan je met vrij veel zekerheid kunt zeggen dat er over zes maanden iets staat. De vraag is wel: hoe groot is de markt? Hoeveel andere bedrijven zijn hier mee bezig, en zijn wij uiteindelijk het bedrijf dat dit het beste kan? Dus spannend is het wel. Ik wil het echt heel graag tot een succes brengen.”
Wanneer is jullie missie geslaagd?
“Als we de beste zijn in het genereren van moleculen met een computer die vervolgens ook nog, als je ze in een lab synthetiseert, doen wat we voorspellen. En als we samenwerkingen hebben met grote bedrijven die de moleculen op grote schaal willen produceren – en ze zo dus hun weg vinden naar carbon capture-machines en andere toepassingen die klimaatverandering tegengaan.”
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
