Stellora.AI, một công ty công nghệ sâu hàng đầu chuyên về cơ sở hạ tầng thông minh tác nhân, đã công bố chuyển hướng chiến lược sang Nghiên cứu Lượng tử-Sinh học sau buổi trình diễn tác động mạnh mẽ tại Web Summit Qatar. Công ty đã trình diễn thành công khung Agentic Multilayer RAG (Retrieval-Augmented Generation) độc quyền và Quantum Flow trong hội nghị thượng đỉnh, hiện đang mời các viện nghiên cứu toàn cầu và nhà đầu tư tác động tham gia sứ mệnh giải quyết những thách thức y tế cấp bách nhất của nhân loại.
Kết nối khoảng cách giữa Logic và Sự sống
Trong khi Web Summit Qatar 2026 nhấn mạnh tiềm năng thương mại của AI, Stellora.AI đã sử dụng sân khấu toàn cầu để nêu bật một ứng dụng cấp thiết hơn: việc sử dụng Đơn vị xử lý lượng tử (QPUs) để đẩy nhanh những đột phá trong chăm sóc sức khỏe. Kiến trúc "Chủ quyền trên hết" của công ty hiện đang được tối ưu hóa cho:

- Mô phỏng phân tử & Khám phá thuốc: Sử dụng mạch lượng tử để mô hình hóa các tương tác hóa học phức tạp mà máy tính cổ điển không thể xử lý.
- Y học chính xác: Tận dụng AI tác nhân để kiểm tra chéo hàng tỷ điểm dữ liệu cho điều trị cá nhân hóa trong các lĩnh vực như ung thư học, thần kinh học và các ngành y học khác.
- Nghiên cứu sự sống lâu: Triển khai đàn AI tự điều chỉnh để xác định các mô hình trong quá trình lão hóa sinh học và mô hình hóa bệnh tật.
"Stellora.AI không bao giờ được xây dựng chỉ cho công nghệ—nó được xây dựng cho nhân loại," ông Michal Charvát, Người sáng lập của Stellora.AI cho biết. "Chúng tôi có các hệ thống sẵn sàng sản xuất và kết quả thử nghiệm lượng tử thực tế. Giờ đây, chúng tôi đang tìm kiếm các đối tác có tấm lòng giúp chúng tôi mở rộng tầm nhìn này đến các bệnh viện nghiên cứu và phòng thí nghiệm khoa học trên toàn thế giới."
Lợi thế kỹ thuật: Điều phối tác nhân
Không giống như các mô hình AI tiêu chuẩn, công cụ Multilayer RAG của Stellora sử dụng một "đàn" các tác nhân chuyên biệt xác thực đầu ra lặp đi lặp lại, đảm bảo độ chính xác 100%—một yêu cầu không thể thương lượng cho nghiên cứu y học và công thức thuốc. Bằng cách tích hợp điều này với Quantum Flow, Stellora.AI có thể tạo và khắc phục sự cố mã lượng tử trên phần cứng trực tiếp (như IBM Quantum hoặc AWS Braket), hiệu quả thu hẹp "khoảng cách tính toán" trong khoa học hiện đại.
Lời kêu gọi hợp tác chiến lược
Nhận thức rằng con đường chữa khỏi các bệnh nghiêm trọng đòi hỏi nguồn lực tính toán và tài chính khổng lồ, Stellora.AI chính thức mở cửa cho các nhà đầu tư tác động và nhà đầu tư mạo hiểm. Công ty tìm cách mở rộng nhóm R&D và làm cho các công cụ tăng tốc lượng tử của mình có thể tiếp cận được với các viện nghiên cứu phi lợi nhuận chia sẻ tinh thần "Nhân loại trên hết" của họ.
Nhìn xa hơn Trái đất, Stellora.AI cũng hé lộ tham vọng dài hạn của mình: cung cấp xương sống tính toán thông minh cần thiết cho sự mở rộng của con người vào vũ trụ, đảm bảo rằng sức khỏe con người và chủ quyền dữ liệu vẫn được bảo vệ khi chúng ta tiến tới tương lai đa hành tinh.
Về Stellora.AI
Stellora.AI (trước đây là LunaPro.AI) là công cụ RAG đa lớp có nguồn gốc từ EU được thiết kế cho tốc độ, độ chính xác và sự tin cậy. Bằng cách kết hợp điều phối AI tác nhân với luồng có khả năng lượng tử, Stellora.AI cung cấp trí thông minh không ảo giác cho các ngành công nghiệp cược cao, bao gồm Chăm sóc sức khỏe, Công nghệ sâu và Khám phá không gian.
Cách hoạt động: tổng quan cấp cao
Stellora.AI là một công cụ tiên tiến, hỗ trợ bởi AI được xây dựng để trích xuất những hiểu biết chính xác, không ảo giác từ các nguồn dữ liệu phức tạp, khổng lồ. Tận dụng các mô hình OpenAI tiên tiến như GPT, nó nhanh chóng vector hóa tài liệu, cơ sở mã và nhật ký của bạn, sau đó áp dụng lý luận phân lớp để tạo ra các câu trả lời đã được xác minh với độ tin cậy vô song.
Ở cốt lõi của nó, Stellora.AI tuân theo một quy trình an toàn, có cấu trúc: nó nhập dữ liệu của bạn, lưu trữ các biểu diễn vector hóa một cách an toàn tại chỗ và thực thi các truy vấn hỗ trợ bởi AI thông qua một quy trình được xác thực chặt chẽ—đảm bảo cả độ chính xác của thông tin chi tiết và toàn vẹn dữ liệu đầy đủ ở mọi bước.
Website: https://stellora.ai/


