Ao integrar essas etapas em um fluxo contínuo, a plataforma gera conjuntos de dados experimentais muito mais rapidamente do que laboratórios tradicionais.
A própria empresa descreve o sistema como uma materials acceleration platform, ou plataforma de aceleração de materiais, em que os modelos de IA aprendem diretamente com resultados reais de laboratório — e não apenas com simulações ou bases de dados históricas.
Muitas abordagens de IA em química dependem apenas de correlações estatísticas entre dados existentes. A Dunia adota um modelo diferente: combina aprendizado de máquina com restrições físicas e químicas conhecidas.
Esse conceito — chamado de physics‑informed AI — ajuda a gerar candidatos que não são apenas promissores em teoria, mas também viáveis de produzir e testar no laboratório.
Segundo o acelerador de tecnologias climáticas Third Derivative, a combinação de IA baseada em física com experimentação robótica pode permitir a descoberta de novos materiais eletroativos até 10 vezes mais rápido e com cerca de um terço do custo dos processos tradicionais de P&D.
Os primeiros projetos da empresa concentram‑se em materiais críticos para a transição energética.
Entre os exemplos estão:
A empresa dá atenção especial a materiais eletroativos usados em tecnologias power‑to‑X, que convertem eletricidade renovável em combustíveis ou matérias‑primas químicas.
Essas áreas são particularmente adequadas para automação porque a descoberta de catalisadores costuma exigir testes de milhares de combinações de materiais.
Um exemplo confirmado de colaboração industrial envolvendo a Dunia é o consórcio ASCEND, na Alemanha, voltado à descoberta de catalisadores com IA.
O projeto reúne:
O objetivo é integrar modelagem computacional, experimentação automatizada e conhecimento industrial para acelerar o desenvolvimento de catalisadores mais eficientes para setores industriais intensivos em energia.
Fundada em 2022, a Dunia já levantou cerca de €10,6 milhões (aproximadamente US$11,5 milhões) para expandir sua plataforma de laboratórios autônomos.
Entre os investidores estão:
O perfil desses investidores reflete uma tendência crescente na Europa: apoiar deep tech baseada em ciência e IA aplicada à transição climática.
Mesmo sem confirmação pública de um grande laboratório específico da Dunia, o ecossistema tecnológico que tornaria essas instalações possíveis já está em desenvolvimento.
Exemplos incluem:
Tecnologias como gêmeos digitais, simulação avançada e robótica autônoma são justamente os blocos fundamentais necessários para escalar laboratórios automatizados e experimentação científica guiada por IA.
Se plataformas como a da Dunia conseguirem escalar, elas podem mudar completamente a economia da descoberta científica.
Laboratórios autônomos prometem:
Isso é importante porque materiais avançados sustentam setores inteiros da economia — incluindo energia, química, eletrônica e manufatura.
Historicamente, a Europa tem forte tradição em ciência dos materiais, mas ficou atrás dos Estados Unidos e da China em infraestrutura de IA em larga escala. Plataformas que combinam software de IA com experimentação física automatizada podem ajudar a reduzir essa diferença.
A Dunia Innovations representa uma nova geração de infraestrutura científica: laboratórios nativos de IA, onde algoritmos, robôs e experimentos reais operam como um único sistema integrado.
A tecnologia central da empresa — descoberta de materiais em circuito fechado orientada por IA — já está documentada e aplicada principalmente a catalisadores e materiais para energia.
Já as alegações sobre um grande “GigaLab” em Berlim ainda não têm confirmação clara em fontes públicas.
O que parece cada vez mais evidente, porém, é a direção do setor: o futuro da descoberta de materiais pode não estar em bancadas de laboratório tradicionais, mas em fábricas autônomas de pesquisa científica funcionando 24 horas por dia, projetando e testando materiais com ajuda da inteligência artificial.