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 Ausstieg aus Afrika derzeit der größte ist, agiert seit etwas mehr als einem Jahr unter dem deutschen Pharma-Dach. Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, um einen Blick auf die Entwicklung seit der Übernahme zu werfen.
Instadeep nutzt fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, um KI in Unternehmensanwendungen zu integrieren. Die Produkte reichen von GPU-beschleunigten Erkenntnissen bis hin zu selbstlernenden Entscheidungssystemen. Vor der letztjährigen Übernahme sammelte das in Tunis geborene und in Paris und London ansässige KI-Startup für Unternehmen über 108 Millionen US-Dollar von mehreren globalen Investoren ein, darunter Google, die Deutsche Bahn und BioNTech. Diese drei Strategen gehörten auch zu den größten Partnern und Kunden des Startups.
Insbesondere arbeitete das zehn Jahre alte Startup mit BioNTech zusammen, um ein Frühwarnsystem zu entwickeln, das während der Pandemie risikoreiche COVID-19-Varianten Monate im Voraus erkennen könnte. Instadeep arbeitete mit Google DeepMind zusammen, um ein Früherkennungssystem für Wüstenheuschreckenplagen in Afrika zu entwickeln. Außerdem arbeitete das Unternehmen an einem Moonshot-Projekt zur Automatisierung der Bahnfahrplanung für die Deutsche Bahn, den größten Bahnbetreiber Europas, mit.
Während diese Partnerschaften verschiedene Anwendungen für die Lösungen von Instadeep aufzeigen, hatte der Käufer 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 noch intensiviert.
Fünfzehn Monate nach Abschluss der BioNTech-Übernahme sagte Mitbegründer und CEO Karim Beguir in einem Interview mit TechCrunch, dass Instadeep in dieser Hinsicht erhebliche Fortschritte gemacht habe, auch wenn das KI-Unternehmen – das weiterhin unabhängig operiert – immer noch Lösungen für Kunden außerhalb liefert Biotech.
„Wir sind mit BioNTech strategisch auf die Ziele abgestimmt, die in den Bereichen Biologie und Bio-KI-Fähigkeiten verfolgt werden sollen“, sagte der Instadeep-Chef. „Aber wir haben auch Handlungsspielraum und bleiben 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.“
Zunehmende Fähigkeiten in der Biotechnologie
Beguir weist darauf hin, dass das Ziel von Instadeep im vergangenen Jahr seit der Übernahme darin bestand, bei jedem Schritt in der Pipeline von BioNTech KI 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 kennzeichnen, etwa um Tumorzellen oder gesunde Zellen zu identifizieren. Ihm zufolge führten die Experten von 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 Arbeitsablauf bei der Etikettierung von Geweben um das Fünffache zu beschleunigen.
Ein weiterer Grund ist der Abschluss des RiboMab-Projekts, bei dem es sich um mRNA-kodierte Antikörper handelt, die nun Teil des Instrumentariums von BioNTech als Immuntherapieunternehmen zur Bekämpfung von Krebs und anderen Krankheiten geworden sind. InstaDeep stellte dieses Projekt während ihrer ersten Zusammenarbeit im Jahr 2020 auf seiner DeepChain-Plattform vor, die Proteine entwirft und biologische Daten analysiert.
Bei der Biotechnologie handelt es sich um eine Fülle sensibler Gesundheitsdaten. Sie zu sammeln und zu analysieren ist eine Sache. Sie zu schützen ist eine andere Sache. Fragen Sie einfach 23andMe, das einst als Disruptor im Biotech-Bereich galt, bevor es Opfer eines massiven Verstoßes wurde, der die Daten von fast 7 Millionen Menschen offenlegte, also der Hälfte seines Kundenstamms.
Interessanterweise sind BioNTech solche Ereignisse nicht fremd. Im Jahr 2020 Hacker Dokument mit illegalem ZugriffEs steht im Zusammenhang mit seinem mit Pfizer entwickelten COVID-19-Impfstoff, indem es die Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA) angreift, die europäische Arzneimittelregulierungsbehörde, die Arzneimittel und Impfstoffe bewertet. Während Pfizer und BioNTech bestätigten, dass ihre Systeme und Studiendaten sicher blieben, verdeutlicht der Vorfall, wie anfällig Organisationen, auch Regulierungsbehörden, für Cyberangriffe sein können.
Wie jeder CEO sagen würde, sagt mir Beguir, dass Instadeep und BioNTech mit Gesundheitsdaten äußerst vorsichtig sind, insbesondere da die Partnerschaft derzeit KI zur Erweiterung der Datenbestände einsetzt, was es ihnen ermöglicht, präzise Proteinsequenzen zu identifizieren und möglicherweise neue Ziele für Krebs und andere Immuntherapien zu erschließen Anwendungsfälle.
Es gibt jedoch eine Segmentierung hinsichtlich der von beiden Unternehmen verwendeten Daten. BioNTech verarbeitet persönliche, reale Patientendaten, und Instadeep entwickelt typischerweise Modelle und trainiert sie anhand öffentlich verfügbarer Daten. Auf diese Weise trainierte es 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 diesem Open-Source-Deal.)
„Instadeep hat das Nukleotidmodell anhand öffentlicher Daten entwickelt und trainiert“, bemerkt Beguir. „Als wir das Modell jedoch auf bestimmte Anwendungsfälle und reale Patientendaten anwenden wollten, taten wir dies auf der Ebene von BioNTech, mit allen Datenschutzgarantien, die sich aus seiner Position als einer der führenden Akteure im Biopharma-Bereich ergeben, die streng operieren.“ Vorschriften und die Einhaltung strenger Qualitätsprotokolle.
Entwicklung neuer Technologien innerhalb von BioNTech und außerhalb der Biotechnologie
Auf die Frage, was die nächsten Meilensteine für Instadeep innerhalb von BioNTech seien, nennt Beguir den „neuesten Durchbruch“ des Startups: Bayesian Flow Networks (BFN), ein neues generatives KI-Modell für Proteine, das nach Angaben des Unternehmens autoregressive und Diffusionsmodelle deutlich übertrifft. Ugur Sahin, CEO von BioNTech, bezeichnet es in einer Erklärung als „modernste Technologie“.
Laut Beguir produziert das Modell die natürlichsten und am besten funktionierenden Proteinproteine auf dem Markt, indem es Systemen ermöglicht, nach spezifischen Eigenschaften an der schweren Kette eines Antikörpers zu suchen, einschließlich chemischer Eigenschaften, Hydrophobie oder Sequenzlänge. Solche Modelle sind entscheidend für das Verständnis komplexer Proteinfunktionen und die Entwicklung neuartiger therapeutischer Proteine.
„Wir freuen uns über das Potenzial von KI-Innovationen wie unserer, 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 immer noch Raum für Verbesserungen.“
Instadeep hat letzte Woche das neue KI-Modell zusammen mit einem neuen Supercomputer im nahezu Exa-Maßstab auf den Markt gebracht, was die Partnerschaft nach Angaben der Unternehmen zu den Top 100 im Bereich Rechenleistung und Infrastruktur sowie zu den Top 20 der H100-GPU-Cluster weltweit macht.
Beide Entwicklungen verdeutlichen, wo Instadeep unter BioNTech KI in mehreren Anwendungsfällen der Biowissenschaften einsetzt. Andererseits kümmert es sich selbstständig um seinen anderen Geschäftsbereich, der KI und Deep Reinforcement Learning für die industrielle Optimierung umfasst.
Ein Beispiel ist das seit zwölf Jahren laufende Projekt zur Automatisierung der Bahnplanung und -abfertigung für die Deutsche Bahn, einen ihrer langjährigen Partner und Europas größten Bahnbetreiber. In ähnlicher Weise hat das in Tunis und London ansässige KI-Unternehmen seine Bemühungen zur Entwicklung anderer industrieller Optimierungsanwendungsfälle verstärkt, beispielsweise durch 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 vielversprechend an. Wir glauben, dass industrielle Optimierung und agentenbasierte Systeme, die Hand in Hand mit menschlichen Kollegen zusammenarbeiten, 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“, bemerkte Beguir.
In der Zwischenzeit hat Instadeep Anfang dieses Monats in San Francisco die Pro-Version seines DeepPCB-Produkts (Deep Printed Circuit Board) auf den Markt gebracht, einem Hardware- oder Leiterplattendesign, das vollständig durch autonome KI unterstützt wird und durch Reinforcement Learning unterstützt wird. Laut Beguir handelt es sich bei den Konkurrenten des Unternehmens um kleinere KI-Startups in bestimmten Bereichen, in denen das Unternehmen tätig ist, beispielsweise um das in Riad ansässige Unternehmen Intelmatix.
Der Instadeep-Chef ist stolz auf die Arbeit seines Unternehmens, komplexere Anwendungsfälle von KI zu lösen – zum Beispiel Gen AI für DNA oder Proteomik oder Agenten-Workflows für kombinatorische Optimierung – und sich von einfachen Anwendungsfällen wie Gen AI für NLP abzuwenden. Er behauptet, dass dieser Einfallsreichtum neben der Übernahme von BioNTech eine erhebliche Rolle dabei spielt, das eingehende Interesse von Kunden in den USA zu wecken, wo das KI-Unternehmen mittlerweile zwei Niederlassungen hat, aber auch in ganz Europa: insbesondere in Berlin, Paris und Großbritannien.
Auch wenn BioNTech 500 Millionen US-Dollar für Instadeep ausgegeben hat, um seine Biotech-Fähigkeiten auszubauen, hält es das KI-Unternehmen aus solchen Gründen operativ unabhängig und finanziert gleichzeitig seine Aktivitäten, um Kunden außerhalb der Biotech-Branche zu bedienen.“
„Weil wir einen Mehrwert schaffen, indem wir führend in der KI sind, und die 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 handelt sich um den gleichen Tech-Stack, daher ist die Arbeit an KI außerhalb der Biotechnologie keineswegs verlorene Zeit. BioNTech setzt InstaDeep auch für Aufgaben außerhalb der biotechnologischen Forschung und Entwicklung ein, beispielsweise bei der Betriebsoptimierung.“
Beguir erklärt, dass InstaDeep zwar nicht zum Verkauf gezwungen war, es aber die gemeinsame Vision und die erfolgreichen Projekte mit BioNTech seit 2019, lange vor der Übernahme, waren, die das KI-Unternehmen davon überzeugten, den Deal voranzutreiben. Er ist davon überzeugt, dass das über Jahre hinweg aufgebaute Vertrauen der Grund dafür ist, dass InstaDeep unter BioNTech unabhängig bleiben wird. Der Schlüssel für InstaDeep liegt nun darin, seinen Schwung aufrechtzuerhalten, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen und so lange wie möglich mit Innovationen fortzufahren.“
Seit der Übernahme ist InstaDeep auf über 400 Mitarbeiter weltweit angewachsen. Dazu gehört auch das Team in Afrika mit Sitz in einem neuen Büro in Kigali, das die Geointelligenzarbeit des Unternehmens leitet.
Ursprünglich handelte es sich bei Instadeep um eine Vor-Ort-Initiative in Zusammenarbeit mit Google zur Entdeckung von Heuschreckenbrutplätzen in Afrika. Heute nutzt Instadeep frühere Etikettendaten und Satellitenbilder, um mit hoher Qualität und einer Genauigkeit von 80–85 % abzuleiten, wo sich die Heuschreckenbrutplätze in Afrika befinden werden nächsten 30 Tage. Laut Beguir ist InstaGeo, das Framework des Unternehmens, das multispektrale Satellitenbilder der NASA oder der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) nutzt, Open Source und für andere Unternehmen verfügbar, 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 von der Bodeninfrastruktur abhängig zu sein, können wir diese Erkenntnisse über Satelliten in großem Maßstab liefern und mehrere Regierungen und Akteure benachrichtigen, um eine wachsende Herausforderung für die Ernährungssicherheit anzugehen, insbesondere angesichts der Klimaprobleme des Kontinents.“
