Opentrons Labworks, Hersteller der weit verbreiteten Pipettierroboter in Laboren weltweit, und NVIDIA haben eine Partnerschaft angekündigt, um die Entwicklung von „Physical AI“ in der Laborautomatisierung voranzutreiben.
Ziel ist die Schaffung eines geschlossenen Regelkreises (closed loop), in dem KI-Modelle nicht nur molekulare Targets vorhersagen (über NVIDIA BioNeMo), sondern diese Hypothesen auch physisch im Nasslabor validieren und kontinuierlich aus realen Ergebnissen lernen können.
Kern der Kooperation ist die Integration von NVIDIA Isaac und Cosmos – Plattformen für Robotik und physikalische Simulation – mit der weltweit größten standardisierten Flotte von Laborrobotern von Opentrons. Über 10.000 Systeme sind bereits im Einsatz, darunter an allen Top-20-Forschungsuniversitäten der USA sowie bei 14 der 15 weltweit führenden Biopharma-Unternehmen.
Die Unternehmen adressieren damit den zentralen Engpass der modernen Biotechnologie: die experimentelle Ausführung. Während Rechenmodelle Hypothesen immer schneller generieren, dauert die manuelle oder wenig standardisierte Validierung im Labor oft Monate bis Jahre. Opentrons-Roboter bieten durch ihre API-gesteuerte, kostengünstige und weit verbreitete Architektur eine einheitliche Infrastruktur, die reproduzierbare, hochwertige „Ground-Truth“-Daten für das Training physikalischer KI-Modelle liefert.
Ablauf im geschlossenen Regelkreis:
- Design: Ein KI-Agent (z. B. auf Basis von NVIDIA BioNeMo) schlägt Molekülstrukturen und Experimentpläne vor.
- Execution: Opentrons-Roboter, trainiert mit NVIDIA Isaac/Cosmos, führen die Experimente physisch aus.
- Learning: Die Ergebnisse fließen zurück in das Modell und verfeinern die nächste Hypothese.
„Die Verbindung von rechnerischen Modellen mit experimenteller Validierung ist essenziell“, erklärte Stacie Calad-Thomson, Healthcare Lead bei NVIDIA. Opentrons stelle mit seiner standardisierten physischen Infrastruktur die Konsistenz und Reproduzierbarkeit der Daten sicher – Qualitäten, die in manuellen Laborprozessen häufig fehlen.
Die Partnerschaft soll Entdeckungszyklen in der Biotechnologie von Jahren auf Wochen verkürzen und die Skalierbarkeit von KI-gestützter Wirkstoffforschung grundlegend verbessern.
Die Meldung wurde am 7. Februar 2026 von HIT Consultant Media veröffentlicht.
