MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – SymbyAI, eine innovative SaaS-Plattform, hat kürzlich eine Seed-Finanzierung in Höhe von 2,1 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Diese Investition, an der sich unter anderem Drive Capital und CharacterVC beteiligten, soll die wissenschaftliche Forschung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) revolutionieren.
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SymbyAI, eine erst im letzten Jahr von Aisha Livaudais und Michael House gegründete Plattform, zielt darauf ab, den Forschungsprozess in der Wissenschaft durch den Einsatz von KI zu optimieren. Die Plattform bietet Forschern organisierte Arbeitsbereiche, in denen sie auf wissenschaftliche Arbeiten, Code, Daten und Erfahrungen an einem Ort zugreifen können. Ein besonderes Merkmal ist die KI-gestützte Unterstützung bei der Peer-Review und Replikation von Studien.
Ein wesentlicher Vorteil von SymbyAI ist, dass es auf einer proprietären KI-Lösung basiert. Dadurch müssen sich Nutzer keine Sorgen machen, dass vertrauliche Informationen versehentlich an große KI-Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic gesendet werden. Die geistigen Eigentumsrechte der Forscher bleiben gewahrt und werden nicht zur Schulung der zugrunde liegenden Modelle von SymbyAI verwendet.
Livaudais, die das Unternehmen gründete, nachdem sie selbst mit den veralteten Systemen der wissenschaftlichen Begutachtung und Erstellung konfrontiert war, erklärt: „Die Grundlagen von Symby wurden geschaffen, als ich eine Lösung für ein Problem entwickelte, mit dem ich täglich konfrontiert war. Schnell wurde klar, dass meine Kollegen in der Forschungsgemeinschaft nach denselben Lösungen suchten.“
Die Plattform arbeitet mit akademischen Verlagen, Forschungsorganisationen und Universitäten zusammen. Livaudais traf ihre Investoren durch die Teilnahme am gBeta-Programm, das Teil von gener8tor ist. Über dieses Programm konnte sie erste Investoren wie Antler gewinnen, die bereits in der Pre-Seed-Runde in Symby investierten.
Mit dem frischen Kapital plant das Unternehmen, seine Plattform weiter auszubauen und erste Partnerschaften zu erfüllen. Die Nachfrage nach einer produktisierten Version der Lösung stieg rapide, als sich herausstellte, dass kritische Forschungsprozesse von Monaten auf Stunden verkürzt werden konnten.
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