← Все новости

Бывшие исследователи Anthropic запустили ИИ-стартап Mirendil для научных исследований

• Категория: Искусственный интеллект • Автор: Алексей Воронов • Проверил: Екатерина Морозова • 14.03.2026 13:45

На рынке ИИ-стартапов появилась новая структура под названием Mirendil. Проект основан бывшими сотрудниками Anthropic и сфокусирован на применении машинного обучения для ускорения научных изысканий, в частности в биологии и материаловедении. У руля компании встали генеральный директор Бехнам Нейшабур и технический директор Харш Мехта, покинувшие Anthropic в декабре прошлого года.

Параметры финансирования и экспертный состав

По имеющимся данным, стартап находится в процессе закрытия раунда финансирования объемом 175 млн долларов. Ожидается, что оценка компании достигнет 1 млрд долларов. В качестве ведущих инвесторов сделки фигурируют венчурные фонды Andreessen Horowitz и Kleiner Perkins, однако окончательные условия инвестиционного соглашения еще не зафиксированы. Помимо Нейшабура и Мехты, в команду вошли Шаян Салехиан, ранее работавший в xAI, и Тара Резаеи, имеющая опыт стажировки в OpenAI.

Роль и специализация в экосистеме

Профессиональный бэкграунд основателей отражает глубокую экспертизу в области глубокого обучения: Нейшабур более пяти лет работал в Google DeepMind, а в Anthropic руководил подразделением, которое занималось вопросами научного ИИ-рассуждения. Мехта также занимал позицию старшего научного сотрудника в Anthropic. По сути, Mirendil пополняет когорту так называемых «нео-лабораторий» — нишевых стартапов, создаваемых выходцами из ИИ-гигантов для решения узкоспециализированных задач.

Если коротко, стратегия подобных компаний заключается в переходе от разработки «универсальных» моделей к созданию узкопрофильных систем. Такие проекты пытаются преодолеть архитектурные ограничения текущих нейросетей — проще говоря, они ищут способы внедрения механизмов, например, постоянного обучения (continuous learning), чтобы системы не просто обрабатывали статичные данные, а прогрессировали в конкретных научных дисциплинах, где критически важна точность и воспроизводимость результатов.

Теги: #Anthropic, #ИИ, #стартапы, #Mirendil, #научные исследования, #биология, #материаловедение