facebook

Порекомендовать героя

WE важно, кто рядом с нами и нашими семьями. МЫ стремимся делать так, чтобы вокруг нас были надежные люди, которым можно доверять. Рекомендуя людей, обратите внимание на наши ценности и ориентиры.

    Наши люди WE:

  • Наш Человек стремится создавать то, что улучшает жизнь людей

  • Наш Человек в общении с окружением честен и справедлив, порядочен и верен

  • Вы доверяете ему и уверены в его искренности

  • Наш Человек живет полной жизнью: любимая семья, достойное окружение, любимое дело, интересное хобби

  • Наш Человек всегда идет вперед и развивается

  • Наш Человек неравнодушен и готов вместе с нами создавать добрые дела

Далее closerecommendheropopupa
Порекомендовать героя

Выберете одну или нескольо рубрик, в которую вы рекомендуете человека


Закрыть поиск
closesearch
drawnup
ВАША ЗАЯВКА ПРИНЯТА

Спасибо за неравнодушие!
Нам важно узнавать о достойных людях, чтобы рассказывать о них городу!

Вернуться на главную

Подписаться на рассылку

closesearch
Array
(
    [SRC] => /upload/resize_cache/iblock/574/400_450_240cd750bba9870f18aada2478b24840a/hfhcrumed05ixz2huntz20n6jn0qavib.jpg
    [WIDTH] => 400
    [HEIGHT] => 450
)
nauka-i-biznes-dauken-seytkali-o-tom-kak-sozdat-uspeshnyy-naukoemkiy-proekt
logo
Наука и бизнес. Даукен Сейткали о том, как создать успешный наукоемкий проект

27.06.2024

Наука и бизнес. Даукен Сейткали о том, как создать успешный наукоемкий проект

Даукен Сейткали, сооснователь компании Arlan Biotech и участник списка молодых лидеров «30 до 30» 2024 года от Forbes Kazakhstan, рассказал о том, что объединяет ученых и стартаперов и почему сегодня наукоемкие проекты могут быть успешны на мировом рынке.


Даукен Сейткали, 30 лет, город — Астана, CTO & Co-founder Arlan Biotech, @dauken.seitkali


Dauken Seitkali


О себе


Я выпускник РФМШ и Школы инженерии Назарбаев Университета. В университете мы часто занимались научными проектами, разрабатывали новые технологии, презентовали их и публиковали научные статьи. Эта часть обучения нравилась мне больше всего. После написания дипломной работы, связанной с нейронными сетями для анализа видео, я принял решение развиваться в направлении Data Science.

В детстве мои родители хотели, чтобы я стал хирургом. В результате последние пять лет я занимаюсь разработкой AI-решений для людей в белых халатах: врачей и биотехнологов.

О деятельности


Моя основная задача в проектах — трудиться над тем, чтобы AI работал так, как заявлено компанией, и удостовериться, что это именно тот AI, который нужен рынку.

Моя ежедневная деятельность зависит от этапа проекта и включает несколько ключевых стадий:

— погружение в тему через чтение научных статей и обсуждение с экспертами

— выдвижение гипотез и согласование их с командой

— подготовка данных и разработка моделей машинного обучения.

Каждый из этих этапов по-своему интересен и увлекателен.

О проектах


Я развиваю AI-направление в Arlan Biotech в качестве технического сооснователя. Arlan Biotech предоставляет сервис на основе ИИ для генерации цепочек аминокислот, нанотел и антител. Наш генеративный ИИ помогает биофармацевтической индустрии быстрее разрабатывать лекарства и тест-системы. Мы проходим акселерацию StartX в Кремниевой Долине и масштабируем проект в США.

Из любой прикладной науки можно делать стартап, если за нее готовы платить. Стартапы и прикладную науку объединяет то, что в обоих случаях предприниматели или ученые отталкиваются от существующей проблемы. А эффективно решая проблему, и те, и другие приходят к успеху. Важно, чтобы основатели были готовы к сложностям, так как стартап плюс наука — это двойной риск.

Сегодня самое подходящее время развивать научные стартапы. Для этого есть все возможности. Более того, в этом году один из самых престижных акселераторов в мире — Y-Combinator заявил, что будет больше обращать внимание на наукоемкие hard-tech проекты.

Рекомендации для ученых и стартаперов


Первое, что нужно понять — поблажек от венчурного рынка не будет, даже если у вас наукоемкий стартап. Нужно быстро проверять гипотезы и выводить на рынок минимально рабочий продукт. Например, один из участников Y-Combinator — Astranis — за пару месяцев с нуля собрал прототип инновационного спутника и запустил его в космос.

Ваши научные разработки должны значительно отличаться от того, что уже есть на рынке. Рекомендую максимально быстро достигать Cutting Edge в выбранной теме, увидеть тренд индустрии и сыграть на опережение. Этого можно достичь, читая статьи, патенты, общаясь с экспертами и анализируя конкурентов. К примеру, в Arlan Biotech мы разработали самый большой датасет из синтетических данных для обучения Generative AI по нанотелам. Еще один интересный кейс из моего опыта: в CerebraAI, где я работал ранее, мы с командой начали развивать генеративный ИИ задолго до тренда с Chat-GPT и стали пионерами в применении его для анализа медицинских изображений.

Узнайте первыми:

Подписаться на рассылку WE project!

Мы пишем о том, что помогает сориентироваться в новом мире и выбрать то, что нужно именно вам.