Polski startup pokonał 28 rywali z całego świata. Jego AI sprawdza, jak szybko się starzejemy

Co właściwie wygrał Ingenix?

LongevityBench to test, w którym porównuje się różne modele sztucznej inteligencji. Sprawdza, czy AI potrafi wyciągać trafne wnioski z prawdziwych danych biologicznych: wyników badań krwi, informacji o genach i białkach. Model dostaje na przykład dane konkretnej osoby i ma ocenić, ile ma ona lat albo która z dwóch osób jest starsza.

Model Ingeniksa nazywa się Thalamus Reasoning. Firma podała 9 listopada, że w zestawieniu 29 modeli zajął pierwsze miejsce. Test składa się z 14 zadań. Thalamus wygrał 11 z nich. Licząc średnią ze wszystkich zadań, zajmował miejsce 1,42. Drugi model w rankingu miał średnią 4,42.

Jeden przykład pokazuje, co to znaczy w praktyce. Na naszym DNA z wiekiem zmieniają się chemiczne „znaczniki”, a naukowcy potrafią na ich podstawie oszacować wiek biologiczny człowieka. Model Ingeniksa, szacując wiek z takich danych, mylił się średnio o 3,36 roku. Najlepsza dotychczasowa metoda, z którą go porównano, myliła się średnio o 4,67 roku.

Ingenix zapewnia, że nie uczył swojego modelu na danych z tego testu. To ważne, bo inaczej model mógłby po prostu „znać odpowiedzi” zamiast je wyliczać.

Mały model, duży wynik

Wielkość modeli AI mierzy się w parametrach. W uproszczeniu to liczba „pokręteł”, które model ustawia podczas nauki. Thalamus ma ich 9 miliardów. Jak na dzisiejsze standardy to model mały. Największe systemy największych firm technologicznych są wielokrotnie większe. Polacy zbudowali swój model na bazie Qwen3.5-9B, czyli otwartego modelu, który może pobrać i rozwijać każdy.

Skąd taki wynik? Większość modeli AI, na przykład popularne czatboty, dostaje dane biologiczne zapisane jako tekst. Ingenix robi to inaczej. Wyniki badań laboratoryjnych zamienia bezpośrednio na liczby, które model przetwarza w ich oryginalnej formie. Firma nazywa tę metodę Modality Fusion. Dzięki niej cały profil biologiczny jednej osoby zajmuje w modelu tylko cztery tokeny, czyli cztery najmniejsze jednostki, na których AI pracuje.

– Pokonanie modeli czołowych laboratoriów w niezależnym teście potwierdza sens naszego podejścia – tak w komunikacie firmy brzmi myśl prezesa Piotra Surmy. Według niego dane biologiczne lepiej analizować w postaci, w jakiej je zmierzono, niż przez ich słowne opisy.

Za darmo dla naukowców i większy model w drodze

Razem z wynikami Ingenix udostępnił bezpłatnie wersję swojego modelu pod nazwą Thalamus Decision. Mogą ją pobrać i sprawdzić naukowcy z całego świata, także z uczelni i małych firm biotechnologicznych, których nie stać na drogie płatne narzędzia. Firma pracuje też nad dużo większym modelem, który ma mieć 95 miliardów parametrów.

Jedno zastrzeżenie: ranking podała sama firma. Dopiero gdy niezależni badacze powtórzą test na udostępnionym modelu i dostaną podobne wyniki, będzie można uznać sukces za w pełni potwierdzony. Właśnie po to Ingenix oddał model naukowcom.

Kto stoi za Ingeniksem?

Ingenix powstał w 2023 roku w Warszawie. Założyli go Piotr Surma i Adam Dancewicz. To nie jest ich pierwszy wspólny projekt. Wcześniej stworzyli Applica, firmę rozwijającą sztuczną inteligencję do automatycznej analizy dokumentów. W 2022 roku Applica kupił amerykański Snowflake, jeden z największych na świecie dostawców usług przechowywania i analizy danych w chmurze. Model TILT, opracowany w Applica, pojawił się wśród punktów odniesienia w testach GPT-4 firmy OpenAI.

Piotr Surma, prezes Ingeniksa, wcześniej współzałożył też Mindbox, firmę doradczą wartą wiele milionów dolarów. Pracował w działach badawczych Hewlett-Packard i w Nokii. Ukończył informatykę na francuskiej uczelni IMT Atlantique i zrobił doktorat z filozofii na Uniwersytecie Warszawskim.

Na co pieniądze i ile już zebrali

Na początku Ingenix chciał symulować badania kliniczne nowych leków za pomocą AI. Takie badania trwają latami i kosztują ogromne pieniądze, a wiele z nich kończy się porażką. Model miał przewidywać wcześniej, czy lek zadziała i jakie może mieć skutki uboczne. Dziś firma rozwija tzw. Biological Reasoning Engine, czyli system, który pomaga firmom farmaceutycznym podejmować decyzje przy opracowywaniu leków. Przy każdej odpowiedzi pokazuje, z czego wyciągnął wnioski: jaki mechanizm biologiczny za tym stoi, jakie są dowody i gdzie są wątpliwości.

Inwestorzy szybko uwierzyli w zespół:

• Kwiecień 2025: 9 mln euro. Rundę poprowadził warszawski fundusz Inovo.vc. Dołączyli OTB Ventures oraz International Finance Corporation (IFC), instytucja należąca do Grupy Banku Światowego.
• Czerwiec 2026: 13 mln euro. Tę rundę poprowadził francuski Sofinnova Partners, jeden z największych europejskich funduszy inwestujących w nauki o życiu, z ponad 4 mld euro w zarządzaniu. Ponownie dołożyli się Inovo i OTB.

W sumie Ingenix zebrał więc 22 mln euro, czyli ponad 90 mln zł. Pieniądze idą na rozwój technologii i współpracę z firmami farmaceutycznymi i biotechnologicznymi.