Im Januar letzten Jahres erwarb das deutsche Biotech-Unternehmen BioNTech das afrikanische KI-Startup InstaDeep für über 550 Millionen US-Dollar, ein Deal, der im Juli desselben Jahres abgeschlossen wurde. InstaDeep, dessen Exit derzeit der größte aus Afrika ist, agiert seit etwas mehr als einem Jahr unter dem Dach der deutschen Pharmaindustrie. Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, um sich anzusehen, wie es sich seit der Übernahme entwickelt hat.
InstaDeep nutzt fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, um KI in Unternehmensanwendungen zu bringen. Die Produktpalette reicht von GPU-beschleunigten Erkenntnissen bis hin zu selbstlernenden Entscheidungssystemen. Vor der Übernahme im vergangenen Jahr sammelte das in Tunis geborene und in Paris, London, ansässige KI-Start-up für Unternehmen über 108 Millionen US-Dollar von mehreren globalen Investoren ein, darunter Google, Deutsche Bahn und BioNTech. Diese drei Strategen gehörten auch zu den größten Partnern und Kunden des Startups.
Das zehn Jahre alte Start-up hat mit BioNTech zusammengearbeitet, um ein Frühwarnsystem zu entwickeln, das hochriskante COVID-19-Varianten während der Pandemie Monate im Voraus erkennen kann. InstaDeep arbeitete mit Google DeepMind zusammen, um ein Früherkennungssystem für Wüstenheuschreckenausbrüche in Afrika zu entwickeln. Das Unternehmen arbeitete auch an einem Moonshot-Projekt zur Automatisierung der Bahnplanung für die Deutsche Bahn, den größten Bahnbetreiber Europas, mit.
Während diese Partnerschaften verschiedene Anwendungen für die Lösungen von InstaDeep zeigen, hatte der Erwerber einen klaren Anwendungsfall: den Einsatz von KI zur Entwicklung von Therapeutika und Impfstoffen für verschiedene Krebsarten und Infektionskrankheiten – etwas, das das Unternehmen nun unter seinem neuen Eigentümer verdoppelt.
Fünfzehn Monate nach Abschluss der Übernahme von BioNTech sagte Mitbegründer und CEO Karim Beguir in einem Interview mit TechCrunch, dass InstaDeep an dieser Front erhebliche Fortschritte gemacht hat, auch wenn das KI-Unternehmen – das weiterhin unabhängig agiert – immer noch Lösungen für Kunden außerhalb des Biotech-Unternehmens liefert.
"Wir sind strategisch mit BioNTech auf die Ziele ausgerichtet, die in den Bereichen Biologie und Bio-KI verfolgt werden sollen", sagte der InstaDeep-Chef. "Aber wir haben auch Spielraum und sind weiterhin eine treibende Kraft in der KI in Afrika und im Allgemeinen, während wir weiterhin Technologien entwickeln, die die Grenzen der Innovation in anderen Branchen wie der industriellen Optimierung verschieben."
Steigerung der Fähigkeiten in der Biotechnologie
Beguir merkt an, dass das Ziel von InstaDeep im vergangenen Jahr seit der Übernahme darin bestand, KI bei jedem Schritt in der Pipeline von BioNTech einzusetzen, um bestehende Prozesse zu verbessern.
Er nennt ein Beispiel aus der Histologie, bei der es um die Gewebeanalyse und die visuelle Aufgabe geht, verschiedene Gewebe zu markieren, wie z. B. die Identifizierung von Tumorzellen oder gesunden Zellen. Ihm zufolge führten die Experten bei BioNTech diese Arbeit traditionell manuell durch. Die Technologie von InstaDeep hat jedoch dazu beigetragen, den Prozess durch den Einsatz visueller KI- und Segmentierungssysteme zu beschleunigen und den Workflow für die Etikettierung von Geweben um das 5-fache zu beschleunigen.
Ein weiterer ist der Abschluss des RiboMab-Projekts, bei dem mRNA-kodierte Antikörper zum Einsatz kommen, die nun Teil des Instrumentariums von BioNTech als Immuntherapie-Unternehmen zur Bekämpfung von Krebs und anderen Krankheiten geworden sind. InstaDeep stellte dieses Projekt während seiner ersten Zusammenarbeit im Jahr 2020 auf seiner DeepChain-Plattform vor, die Proteine entwirft und biologische Daten analysiert.
Biotech beinhaltet eine Fülle sensibler Gesundheitsdaten. Sie zu sammeln und zu analysieren ist das eine. Sie zu schützen, ist eine andere. Fragen Sie einfach 23andMe, das einst als Disruptor im Biotech-Bereich gepriesen wurde, bevor es Opfer einer massiven Sicherheitsverletzung wurde, bei der die Daten von fast 7 Millionen Menschen, der Hälfte seines Kundenstamms, offengelegt wurden.
Interessanterweise sind BioNTech solche Ereignisse nicht fremd. Im Jahr 2020 griffen Hacker illegal auf Dokumente im Zusammenhang mit dem mit Pfizer entwickelten COVID-19-Impfstoff zu, indem sie die Europäische Arzneimittelagentur (EMA) angriffen, die europäische Arzneimittelbehörde, die Arzneimittel und Impfstoffe bewertet. Pfizer und BioNTech bestätigten zwar, dass ihre Systeme und Studiendaten sicher geblieben sind, aber der Vorfall zeigt, wie anfällig Unternehmen, auch regulatorische, für Cyberangriffe sein können.
Wie jeder CEO sagen würde, sagt mir Beguir, dass InstaDeep und BioNTech sehr vorsichtig mit Gesundheitsdaten umgehen, zumal die Partnerschaft derzeit KI einsetzt, um die Datenbestände zu erhöhen, die es ihnen ermöglichen, präzise Proteinsequenzen zu identifizieren und möglicherweise neue Ziele für Krebs und andere Immuntherapie-Anwendungsfälle zu erschließen.
Aber es gibt eine Segmentierung der Daten, die beide Unternehmen verwenden. BioNTech verarbeitet persönliche, reale Patientendaten, und Instadeep entwickelt in der Regel Modelle und trainiert sie mit öffentlich zugänglichen Daten. Auf diese Weise trainierte das Unternehmen beispielsweise seinen Nucleotide Transformer, eine Reihe von Modellen in der KI-Genomik, die heute das am häufigsten heruntergeladene und beliebteste KI-Genomikmodell der Welt ist. (Zum Teil dank dieses Open-Source-Deals.)
"InstaDeep hat das Nukleotidmodell auf der Grundlage öffentlicher Daten entwickelt und trainiert", bemerkt Beguir. "Als wir das Modell jedoch auf spezifische Anwendungsfälle und reale Patientendaten anwenden wollten, haben wir dies auf BioNTech-Ebene getan, mit allen Datenschutzgarantien, die sich aus seiner Position als einer der führenden Akteure in der Biopharmaindustrie ergeben, der unter strengen Vorschriften arbeitet und strenge Qualitätsprotokolle befolgt."
Entwicklung neuer Technologien innerhalb und außerhalb von BioNTech
Auf die Frage, was die nächsten Meilensteine für InstaDeep innerhalb von BioNTech sind, erwähnt Beguir den "neuesten Durchbruch" des Startups: Bayes'sche Strömungsnetzwerke (BFN), ein neues generatives KI-Modell für Proteine, das nach Angaben des Unternehmens autoregressive und Diffusionsmodelle deutlich übertrifft. BioNTech-CEO Ugur Sahin beschreibt es in einer Erklärung als "hochmoderne Technologie".
Laut Beguir produziert das Modell die natürlichsten und am besten erzogenen Proteine auf dem Markt, indem es den Systemen ermöglicht, nach spezifischen Eigenschaften an der schweren Kette eines Antikörpers zu suchen, einschließlich chemischer Eigenschaften, Hydrophobizität oder Sequenzlänge. Solche Modelle sind entscheidend für das Verständnis komplexer Proteinfunktionen und die Entwicklung neuartiger therapeutischer Proteine.
"Wir sind begeistert von dem Potenzial von KI-Innovationen wie unserer, um reale Anwendungsfälle zu identifizieren, eng mit BioNTech zusammenzuarbeiten und Produkte zu entwickeln, die in Laboren und Kliniken getestet werden und letztendlich das Leben von Patienten retten", sagte Beguir. "Wenn man bedenkt, wo wir heute in Biologie und KI stehen, ist es ähnlich wie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache im Jahr 2020 mit GPT-3. Die Systeme begannen zu funktionieren, und ihre Fähigkeiten waren beeindruckend, aber es gab noch Raum für Verbesserungen."
InstaDeep hat das neue KI-Modell letzte Woche zusammen mit einem neuen Supercomputer mit nahezu Exa-Größe auf den Markt gebracht, der die Partnerschaft nach Angaben der Unternehmen in die Top 100 der Rechen- und Infrastrukturbranche und in die Top 20 der H100-GPU-Cluster weltweit einreiht.
Beide Entwicklungen zeigen, wo InstaDeep unter BioNTech KI in mehreren Life-Science-Anwendungsfällen einsetzt. Auf der anderen Seite kümmert es sich eigenständig um seinen anderen Geschäftsbereich, der KI und Deep Reinforcement Learning für die industrielle Optimierung umfasst.
Ein Beispiel dafür ist das seit fünf Jahren laufende Projekt zur Automatisierung der Bahnplanung und -disposition für die Deutsche Bahn, einen ihrer langjährigen Partner und Europas größten Bahnbetreiber. In ähnlicher Weise hat das in Tunis und London ansässige KI-Unternehmen die Entwicklung anderer Anwendungsfälle für die industrielle Optimierung verstärkt, wie z. B. die Zusammenarbeit mit Fraport in Deutschland, um komplexe Flughafenabläufe mit KI zu optimieren.
"Generell sehen wir das Potenzial von KI-Agenten auch für die Zukunft als sehr überzeugend an. Wir glauben, dass industrielle Optimierung und agentenbasierte Systeme, die Hand in Hand mit menschlichen Kollegen arbeiten, die industrielle Effizienz revolutionieren werden. Dies ist also auch ein weiterer Bereich, in dem wir seit vielen Jahren tätig sind und in den wir weiterhin investieren", so Beguir.
In der Zwischenzeit hat InstaDeep Anfang dieses Monats in San Francisco die Pro-Version seines Produkts DeepPCB (Deep Printed Circuit Board) auf den Markt gebracht, ein Hardware- oder Leiterplattendesign, das vollständig von autonomer KI unterstützt wird, die durch Reinforcement Learning unterstützt wird. Beguir sagt, dass die Konkurrenten des Unternehmens kleinere KI-Startups in bestimmten Bereichen sind, in denen es tätig ist, wie z. B. Intelmatix aus Riad.
Der InstaDeep-Chef ist stolz darauf, dass sein Unternehmen an der Lösung komplexerer Anwendungsfälle von KI arbeitet – zum Beispiel GenAI für DNA oder Proteomik oder agentische Workflows für die kombinatorische Optimierung – und sich von einfachen wie GenAI für die Verarbeitung natürlicher Sprache abwendet. Er behauptet, dass neben der Übernahme durch BioNTech dieser Einfallsreichtum eine beträchtliche Rolle dabei spielt, das Interesse von Kunden in den USA zu wecken, wo das KI-Unternehmen mittlerweile zwei Niederlassungen hat, und auch in ganz Europa, insbesondere in Berlin, Paris und Großbritannien.
Obwohl BioNTech 500 Millionen US-Dollar für InstaDeep ausgegeben hat, um seine Biotech-Fähigkeiten zu stärken, bleibt das KI-Unternehmen aus Gründen wie diesem operativ unabhängig und finanziert gleichzeitig seine Aktivitäten, um Kunden außerhalb der Biotech-Branche zu bedienen."
"Weil wir einen Mehrwert schaffen, indem wir führend im Bereich KI sind, und KI-Fähigkeiten in mehreren Sektoren verbessert werden können", antwortete Beguir auf die Frage, warum BioNTech dem KI-Unternehmen immer noch erlaubt, an Nicht-Biotech-Projekten zu arbeiten. "Es ist derselbe Tech-Stack, so dass die Arbeit an KI außerhalb der Biotechnologie überhaupt keine verlorene Zeit ist. BioNTech setzt InstaDeep auch für Aufgaben außerhalb der Biotech-Forschung und -Entwicklung ein, z. B. bei der Betriebsoptimierung."
Beguir erklärt, dass InstaDeep zwar nicht zum Verkauf gezwungen war, aber es waren die gemeinsame Vision und die erfolgreichen Projekte mit BioNTech seit 2019, lange vor der Übernahme, die das KI-Unternehmen überzeugten, den Deal voranzutreiben. Er glaubt, dass das Vertrauen, das in jahrelanger Zusammenarbeit aufgebaut wurde, der Grund dafür ist, dass InstaDeep unter BioNTech unabhängig bleiben wird. Der Schlüssel für InstaDeep liegt jetzt darin, seine Dynamik aufrechtzuerhalten, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen und so lange wie möglich innovativ zu bleiben."
Seit der Übernahme ist InstaDeep auf über 400 Mitarbeiter weltweit angewachsen. Dazu gehört auch das Team in Afrika, das in einem neuen Büro in Kigali ansässig ist und die Geospatial Intelligence-Arbeit des Unternehmens leitet.
Ursprünglich eine Vor-Ort-Aktion in Zusammenarbeit mit Google, um Heuschreckenbrutgebiete in Afrika zu erkennen, verwendet InstaDeep nun frühere Etikettendaten und Satellitenbilder, um mit hoher Qualität und einer Genauigkeit von 80 bis 85 % abzuleiten, wo sich die Heuschrecken-Brutgebiete in den nächsten 30 Tagen befinden werden. Beguir sagt, dass InstaGeo, das Framework des Unternehmens, das multispektrale Satellitenbilder der NASA oder der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) verwendet, Open Source ist und anderen Unternehmen zur Verfügung steht, um skalierbare Lösungen auf dem gesamten Kontinent zu entwickeln.
"Dies ist ein echtes Beispiel dafür, wie sich KI-Technologie und -Fähigkeiten auswirken. Anstatt Proben am Boden zu sammeln oder uns auf die Bodeninfrastruktur zu verlassen, können wir diese Erkenntnisse über Satelliten in großem Maßstab liefern und mehrere Regierungen und Akteure benachrichtigen, um eine wachsende Herausforderung für die Ernährungssicherheit zu bewältigen, insbesondere angesichts der Klimaprobleme des Kontinents."
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