UrbanKisaan

事業内容

UrbanKisaanは、植物生物学に特化したAI企業。基盤モデルと、それらを学習させる物理インフラを開発する。 新しい種子品種を1つ世に出すには、通常10年以上かかる。遺伝資源に2年、交配と選抜に3年、圃場試験に3〜4年、規制対応に1年を要する。その10年の間、予測と実験が適切に結び付くことはなかった。DNAは豊富にある一方で、表現型データは不足しており、遺伝型との対応付けもできていない。そのため、サイクル自体が学習することもなかった。 私たちはこのループを閉じた。 上流の科学領域をカバーする3つの基盤モデルを開発している。 Aadiは、植物ゲノムの公開・独自コーパスを用いてゼロから学習した48層のtransformer。植物のDNAを読み取り、ウェットラボでコストをかける前に変異を順位付けする。 Jeevaは、遺伝型から表現型を予測するモデル。種子と目標環境を入力すると、収量、開花、成熟、草丈を、信頼区間と遺伝子座ごとの寄与度とともに出力する。 Akashは地理空間基盤。圃場のすべてのピクセルを、作物区分と生育条件にマッピングする。 下流側は、2つの物理インフラで完結させる。 GeneRushは、スピードを追求して設計した制御環境チャンバー。長時間日照、最適化された温度、統合型フェノミクスを備える。小麦は38日で開花期に到達し、育種プログラムは年1〜2世代から年4〜6世代へと加速する。 GrowRushは、同じチャンバーを商業生産規模に拡張したもの。収穫物はすべてラベル付きの表現型学習データとしてJeevaに還元される。ユニットの費用は栽培物の売上でまかなわれ、AIが学習したチャンバーと同一のユニットを使うことで、研究成果が実際の生産に結び付く。 各サイクルで、次世代モデルに必要な独自の遺伝型・表現型データが生まれる。10年かかる育種サイクルを3年へと短縮していく。すでに商用展開している。