Redwood AI meldet verbesserte KI-Modelle, die auf Grundlage der vorläufigen Ergebnisse der Zusammenarbeit mit UBC eine größere Anzahl chemischer Reaktionen bewerten können

^ Emittent / Herausgeber: MCS Market Communication Service GmbH / Schlagwort(e): Expansion/Studie Redwood AI meldet verbesserte KI-Modelle, die auf Grundlage der vorläufigen Ergebnisse der Zusammenarbeit mit UBC eine größere Anzahl chemischer Reaktionen bewerten können

02.05.2026 / 17:52 CET/CEST Für den Inhalt der Mitteilung ist der Emittent / Herausgeber verantwortlich.

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Redwood AI (ISIN: CA7579221093 | WKN: A422EZ), Redwood oder das Unternehmen freut sich, die vorläufigen Ergebnisse einer Forschungsinitiative bekannt zu geben, die in Zusammenarbeit mit Professor Jolene Reid an der University of British Columbia (UBC) durchgeführt wurde, um Reactosphere (die Plattform), die KI-basierte chemische Syntheseplattform des Unternehmens, zu verbessern. Im Rahmen dieser Initiative wurden neue Modelle entwickelt, die die herkömmlichen KI-Modelle von Redwood ergänzen sollen. Dadurch wurde der von der Plattform abgedeckte Bereich chemischer Reaktionen von etwa 4 Millionen Trainingsbeispielen auf mehr als 21 Millionen erweitert - eine Steigerung um 425 %. Redwood ist der Ansicht, dass diese ersten Ergebnisse von großer Bedeutung sind, da sie auf eine fortschrittlichere Syntheseplattform hindeuten, die den Kunden fundiertere Vorhersagen und eine bessere Möglichkeit zur Bewertung von Synthesewegen bieten könnte, bevor sie Zeit und Ressourcen im Labor investieren.

Traditionelle KI-Modelle, die in der chemischen Synthese verwendet werden, sind oft sehr effektiv bei der Erkennung von Mustern in historischen Reaktionsdaten, aber sie verstehen nicht unbedingt die Chemie, die die Art und Weise der Reaktionen bestimmt. Der verbesserte Ansatz von Redwood zielt darauf ab, diese Einschränkung zu beheben, indem Modelle eingeführt werden, die die Abfolge chemischer Vorgänge, die bei der Umwandlung von Reaktanten in Produkte stattfinden können, besser interpretieren. Die vorläufigen Erkenntnisse lassen darauf schließen, dass diese neuen Datensätze erlernbare Muster enthalten, und die ersten Ergebnisse zeigen eine vielversprechende Genauigkeit. Dies ist relevant, da ein stärker prinzipiengeleitetes System Erkenntnisse liefern kann, die über die reine Vorhersage von Syntheserouten hinausgehen. Durch ein besseres Verständnis darüber, wie eine Reaktion ablaufen kann, glaubt Redwood, dass Reactosphere Chemikern künftig nicht nur bei der Identifizierung vielversprechender Synthesewege helfen könnte, sondern auch bei der Erkennung potenzieller Nebenreaktionen und unerwünschter Nebenprodukte, die nach wie vor eine große Herausforderung in der chemischen Entwicklung und bei der Prozessskalierung darstellen. Das Unternehmen ist der Auffassung, dass diese Fähigkeit die Entscheidungsfindung in einem breiten Spektrum chemischer Anwendungen verbessern und den Nutzen der KI-gestützten Syntheseplanung für Kunden aus der Pharma-, Biotechnologie- und Chemieindustrie steigern könnte.

Die Forschungsinitiative wird teilweise durch das Accelerate-Programm von Mitacs gefördert. Mitacs ist eine nationale Innovationsorganisation, die die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft fördert, qualifizierte Talente einsetzt und Innovationskapazitäten in Kanada aufbaut. https://www.mitacs.ca/

Mit Programmen wie Accelerate fördert Mitacs die forschungsbasierte Zusammenarbeit zwischen Forschern an Hochschulen, Partnern aus der Industrie und akademischen Betreuern, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen und neue Ideen voranzubringen. https://www.mitacs.ca/our-programs/accelerate/

Die vorläufigen Ergebnisse dieses Projekts sind sehr ermutigend, da sie darauf hindeuten, dass wir Reactosphere über die Mustererkennung hinaus auf eine Plattform mit tieferer Vorhersageintelligenz ausweiten können. Wir sind davon überzeugt, dass wir durch die Kombination der prinzipienbasierten Modelle mit unseren bestehenden KI-Systemen die Qualität der Syntheseplanung verbessern und neue Möglichkeiten schaffen können, um unseren Kunden ein besseres Verständnis der Durchführbarkeit von Synthesewegen und potenzieller Nebenprodukte zu vermitteln, so Louis Dron, CEO von Redwood AI.

Über Redwood AI Corp.

Redwood AI (ISIN: CA7579221093 | WKN: A422EZ) nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz, um Forschung und Entwicklung in der Chemie zu beschleunigen, mit dem Ziel, die Wirkstoffentdeckung und -entwicklung zu unterstützen sowie Lösungen für Verteidigung und Sicherheit voranzubringen. Das Unternehmen kombiniert Fachkenntnisse in den Bereichen Chemie, KI und Fertigung, um die Synthese und Skalierung von Arzneimitteln zu optimieren. Die Plattform von Redwood AI ermöglicht eine schnellere und effizientere Entwicklung neuer Therapien und chemiegesteuerter Anwendungen.

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Begriffsbestimmungen

Maßgebend für die Einschätzung zu einem Emittenten ist, ob sich seine Aktien nach der Einschätzung des Erstellers in den folgenden 12 Monaten (Geltungszeitraum) besser, schlechter oder im Vergleich mit den Aktien vergleichbarer Emittenten aus derselben Peer Group bewegen können:

Sell: Der Begriff Sell bedeutet verkaufen. Der Ersteller ist der Auffassung, dass ein weiterer Kursgewinn unwahrscheinlich ist, ein Kursverlust eintreten könne oder dass Anleger bereits erzielte Gewinne realisieren sollten. In all diesen Fällen wird er die Empfehlung "Sell" aussprechen. Hold: Der Begriff Hold bedeutet halten. Der Ersteller sieht ein Kurspotenzial für die Aktie, weshalb er der Meinung ist, die Aktie im Depot zu behalten. Buy: Der Begriff Buy bedeutet kaufen. Der Ersteller erwartet einen Kursanstieg der Aktie, da er diese aktuell für unterbewertet hält. Strong Buy: Der Begriff Strong Buy bedeutet unbedingt kaufen und wird zum Beispiel von den US-Investmenthäusern Morgan Stanley und Salomon Brothers verwendet. Der Ersteller erwartet einen im Vergleich zu anderen Unternehmen derselben Peer Group überdurchschnittlichen Kursanstieg.

Unabhängig von der vorgenommenen Einschätzung bestehen nach der Empfindlichkeitsanalyse deutliche Risiken aufgrund einer Änderung der zugrunde gelegten Annahmen. Diese Erörterung von Risikofaktoren in der Analyse erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

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Quelle: dpa-Afx