ИИ-учёный Bunsen от Schrödinger: прорыв в молекулярных открытиях

Как Bunsen сочетает LLM с физическим моделированием

Bunsen объединяет большие языковые модели (LLM) с основным физическим моделированием Schrödinger — включая FEP+, докинг и молекулярную динамику (MD) . Уровень LLM интерпретирует научные цели на естественном языке и планирует рабочие процессы, в то время как физический движок обеспечивает строгие, экспериментально подтверждённые прогнозы молекулярных свойств. Как описала доктор Карен Акинсанья, такое сочетание открывает ранее неисследованное «пространство биологических мишеней», объединяя ИИ-рассуждение с вычислениями на основе первых принципов .

Четыре ключевые функции

Рабочий процесс Bunsen основан на замкнутом цикле:

1. Понимать — интерпретирует научную цель исследователя на естественном языке.
2. Стратегия — разрабатывает вычислительную стратегию, выбирая подходящие методы физического моделирования.
3. Выполнять — автономно запускает рабочий процесс молекулярного открытия (докинг, свободно-энергетическое возмущение, предсказание ADME и т.д.).
4. Итерация — анализирует результаты и уточняет подход, замыкая цикл между ИИ-рассуждением и физическими результатами .

Такая конструкция позволяет исследователям направлять многоэтапные вычислительные кампании с помощью естественного языка, а Bunsen берёт на себя автоматизацию рабочего процесса и физическое моделирование.

Ключевые конкуренты в области ИИ для науки

Google DeepMind — Co-Scientist

Co-Scientist — это мультиагентная ИИ-система, построенная на Gemini 2.0, предназначенная для структурированной генерации гипотез и научных рассуждений . Опубликованная в Nature в мае 2026 года , она использует семь специализированных ИИ-агентов (генерация, ранжирование, эволюция, близость и т.д.), которые обсуждают и уточняют гипотезы. Система продемонстрировала способность предлагать новые терапевтические гипотезы — например, перепрофилирование лекарств для лечения фиброза печени — которые были подтверждены экспериментально . Ключевое отличие от Bunsen: Co-Scientist — это общий механизм генерации биомедицинских гипотез, не интегрирующий нативно физическое молекулярное моделирование. Он читает литературу и генерирует идеи, но полагается на внешние инструменты или исследователей для выполнения вычислительной химии .

FutureHouse — Robin

Robin — это мультиагентная ИИ-система для сквозных биологических открытий, также опубликованная в Nature в мае 2026 года . Она автоматизирует полный цикл генерации гипотез, экспериментального дизайна, анализа данных и получения инсайтов в одном непрерывном рабочем процессе . Robin продемонстрировал свои возможности, автономно определив рипасудил (существующий препарат от глаукомы) как перспективную терапию для сухой возрастной макулярной дегенерации (дВМД) . Он использует специализированных субагентов: Crow (вопросы-ответы по литературе), Falcon (глубокий синтез), Owl (ответы на вопросы) и Phoenix (кодирование/анализ) . Ключевое отличие от Bunsen: Robin сосредоточен на экспериментальной биологии и перепрофилировании лекарств, а не на вычислительной химии, и не имеет встроенных механизмов физического молекулярного моделирования .

Другие заметные конкуренты

Финансовый контекст первого квартала 2026 года

Schrödinger представил результаты за первый квартал 2026 года 5 мая 2026 года со следующими ключевыми показателями:

• ACV (годовая контрактная стоимость): $28,4 млн в первом квартале, рост на 12% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года; скользящая четырёхквартальная ACV составила $201 млн . Рост был обеспечен увеличением использования среди 20 крупнейших фармацевтических клиентов и внедрением новых продуктов .
• Общий доход: $58,6 млн, снижение на 2% по сравнению с прошлым годом (превышение консенсус-прогноза примерно на 22%) .
• Доход от программного обеспечения: $35,6 млн, снижение на 21% по сравнению с прошлым годом, что напрямую связано с ускоренным переходом от локальных лицензий к облачной (SaaS) модели .
• Доля облачных решений: облачное программное обеспечение достигло 34% дохода от ПО в первом квартале, по сравнению с 24% годом ранее . Компания нацелена на примерно 75% к 2028 году .
• Доход от открытия лекарств: $23 млн, более чем удвоился (+124%) по сравнению с прошлым годом .
• Прогноз на 2026 финансовый год: ACV от ПО ожидается в диапазоне $218–228 млн (рост на 10–15%); доход от открытия лекарств — $55–65 млн .

Руководство охарактеризовало переход на облачную модель как краткосрочный фактор, сдерживающий признанную выручку, но не влияющий на ACV или денежный поток. Каждый 1% увеличения доли облачных решений влияет на отчётную выручку примерно на $2–3 млн из-за особенностей учёта по стандарту ASC 606 . Этот переход призван синхронизировать признание выручки с потреблением клиентов и повысить уровень удержания.

Денежная позиция

В доступных отчётах о прибылях не было явно указано конкретное значение денежных средств и их эквивалентов за первый квартал 2026 года. Однако Schrödinger традиционно поддерживает сильный баланс для финансирования разработки платформы (включая Bunsen) и собственного портфеля терапевтических средств. За точной информацией о денежных средствах, их эквивалентах и рыночных ценных бумагах за первый квартал 2026 года следует обращаться к отчёту 10-Q. По итогам четвёртого квартала 2025 года компания сообщила о высокой ликвидности, и руководство выразило уверенность, что переход на облачную модель не потребует привлечения дополнительного капитала .