Perceptic: पूर्व-Palantir अधिकारियों का 12 मिलियन डॉलर वाला AI स्टार्टअप, फार्मा R&D के लिए बना रहा है 'गुम ऑपरेटिंग सिस्टम'

Perceptic, तीन पूर्व-पैलेंटिर अधिकारियों द्वारा स्थापित एक लंदन-स्थित स्टार्टअप, 26 मई, 2026 को 12 मिलियन डॉलर के सीड राउंड और एक साहसिक थीसिस के साथ चुपके से बाहर आया: कि फार्मास्युटिकल R&D को बिखरे हुए बिंदु समाधानों के बजाय एक एकीकृत "AI ऑपरेटिंग सिस्टम" की आवश्यकता है । कंपनी पूरे दवा जीवनचक्र के लिए "संयोजी ऊतक" (connective tissue) बना रही है, और यह पहले से ही दुनिया की कुछ सबसे बड़ी फार्मास्युटिकल कंपनियों के अंदर संचालित हो रही है।

संस्थापक: पैलेंटिर AIP से फार्मा तक

Perceptic की स्थापना टिलमैन फ्लॉक (सीईओ), मार्टिन कोप्स, और ज़की ट्रैश ने की थी । यह तिकड़ी पैलेंटिर के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म (AIP) के पीछे प्रमुख वास्तुकार थी और इसने कंपनी की लाइफ साइंसेज प्रैक्टिस की स्थापना की, जहाँ उन्होंने भारी विनियमित उद्यम वातावरण के भीतर प्रोडक्शन AI सिस्टम तैनात करने का प्रत्यक्ष अनुभव प्राप्त किया । उस पृष्ठभूमि ने पहले दिन से ही Perceptic के दृष्टिकोण को आकार दिया: यह प्लेटफ़ॉर्म वास्तविक वर्कफ़्लो, वास्तविक डेटा और वास्तविक नियामक बाधाओं के लिए डिज़ाइन किया गया है । कंपनी लगभग 20 कर्मचारियों तक बढ़ गई है और इसके कार्यालय लंदन (मुख्यालय) और बासेल, स्विट्जरलैंड में हैं ।

12 मिलियन डॉलर का सीड राउंड

इस फंडिंग का नेतृत्व एक्सेल (Accel) ने किया, जिसमें एयर स्ट्रीट कैपिटल (Air Street Capital) और एल्डर गल (Elder Gull) ने भाग लिया । मूल्यांकन का खुलासा नहीं किया गया । एक्सेल की पार्टनर सोनाली डी राइकर ने दो कारकों की ओर इशारा किया जिन्होंने फर्म को आश्वस्त किया: प्लेटफ़ॉर्म की एक ही कदम के बजाय पूरे दवा जीवनचक्र को फैलाने की क्षमता, और यह तथ्य कि Perceptic अपने सार्वजनिक लॉन्च से पहले ही पायलट परियोजनाओं से आगे बढ़कर सशुल्क उत्पादन परिनियोजन (paid production deployments) तक पहुंच गया था ।

प्लेटफ़ॉर्म: दवा जीवनचक्र में तीन मॉड्यूल

Perceptic अपने प्लेटफ़ॉर्म को एक "इंटेलिजेंस लेयर" (बुद्धिमत्ता परत) के रूप में वर्णित करता है जो मौजूदा डेटा, उपकरणों और वर्कफ़्लो के ऊपर बैठती है — कंपनियों को उनके बुनियादी ढांचे को हटाने के लिए मजबूर किए बिना पृथक विभागों को जोड़ती है । यह इंफ्रास्ट्रक्चर और मॉडल एग्नॉस्टिक है, जिसका अर्थ है कि ग्राहक अपना स्वयं का डेटा, कम्प्यूटेशनल संसाधन और AI मॉडल ला सकते हैं । यह सिस्टम तीन नामित उत्पादों में व्यवस्थित है:

स्काउट (Scout) — बाहरी संपत्ति बुद्धिमत्ता

स्काउट को बाहरी दवा संपत्तियों, जैसे लाइसेंसिंग उम्मीदवारों और प्रतिस्पर्धी कार्यक्रमों की खोज और जांच करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Perceptic का दावा है कि यह वैज्ञानिक ड्यू डिलिजेंस (उचित सावधानी) को हफ्तों से घटाकर लगभग एक घंटे तक कर देता है और संपत्ति स्क्रीनिंग को प्रति सप्ताह सैकड़ों से बढ़ाकर मिनटों में हजारों तक कर देता है ।

PercepticOS — आंतरिक निर्णय बुद्धिमत्ता

यह मॉड्यूल एक परिकल्पना-परीक्षण और निर्णय-समर्थन परत के रूप में कार्य करता है। टीमें इसका उपयोग वैज्ञानिक परिकल्पनाओं का परीक्षण करने, बाहरी बेंचमार्क के खिलाफ आंतरिक डेटा की तुलना करने और क्लीनिकल ट्रायल संकेतों (indications) का चयन करने के लिए करती हैं । इसका लक्ष्य बेहतर क्रॉस-फंक्शनल डेटा दृश्यता के साथ आगे बढ़ने/न बढ़ने (go/no-go) के निर्णयों को तेज करना है।

एटलस (Atlas) — क्लीनिकल डेटा फाउंडेशन

एटलस आंतरिक और बाहरी क्लीनिकल परीक्षण डेटा को एक एकीकृत नींव में सुसंगत (harmonize) करता है। लाइव परिनियोजन ने पहले ही क्लीनिकल डेटा निष्कर्षण में 50 गुना वृद्धि उत्पन्न कर दी है, जो एक ऐसा आंकड़ा है जो परीक्षण विश्लेषण के भीतर मैन्युअल डेटा कार्य के महत्वपूर्ण स्वचालन का संकेत देता है ।

प्रारंभिक गति और बाजार की स्थिति

सीड-स्टेज स्टार्टअप के लिए असामान्य रूप से, Perceptic ने अपने सार्वजनिक लॉन्च की शुरुआत कई शीर्ष-20 फार्मास्युटिकल कंपनियों में सशुल्क उत्पादन परिनियोजन के साथ की । सार्वजनिक रूप से नामित एकमात्र ग्राहक CSL है, जो ऑस्ट्रेलियाई मुख्यालय वाली वैश्विक जैव प्रौद्योगिकी कंपनी है ।

इसका मूल प्रस्ताव है कि प्लेटफ़ॉर्म "दवा का अनुसरण करता है, विभाग का नहीं" — यह जानबूझकर किया गया विरोधाभास है, आज के फार्मा R&D पर हावी खंडित टूलिंग परिदृश्य के लिए । औषधीय रसायनज्ञों के लिए एक उपकरण, क्लीनिकल संचालन के लिए दूसरा, और व्यवसाय विकास के लिए तीसरा बेचने के बजाय, Perceptic का लक्ष्य क्रॉस-फंक्शनल सिस्टम बनना है जो उन सभी को जोड़ता है।

यह एकीकृत दृष्टिकोण सीधे संस्थापकों के पैलेंटिर के अनुभव से आता है, जहाँ उन्होंने सीखा कि विनियमित उद्योगों में AI विफल हो जाता है जब इसे संगठन के निर्णय लेने के ताने-बाने में शामिल करने के बजाय अलग-थलग वर्कफ़्लो पर बोल्ट किया जाता है ।