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深勢科技完成新一輪超7億元人民幣融資,多項成果及產業化落地將 AI for Science 引入大模型時代

來源:中國日報網     2023-08-18 16:39
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2023-08-18 16:39 
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深勢科技近日完成新一輪超 7 億人民幣的融資。此輪融資投資人包括眾源資本,和玉資本,正心谷資本,Evergreen Scitech Delta等和多家產業資本。此輪融資資金將主要用于繼續吸引行業內頂尖人才,深化從算法原始創新到工業軟件及行業解決方案的全棧能力,并加強相關技術在生物醫藥、新能源、化工、半導體等場景的產業化落地及商業化推廣。

近年來,深勢科技進入規模化及商業化發展加速階段,已經成長為 AI for Science 行業的重要引領者,推出了一系列面向微觀和介觀尺度模擬仿真、分子性質預測、實驗表征優化等多項科學基本問題的計算引擎和預訓練模型,在此基礎上打造了科研、藥物、電池等行業的新一代AI與計算仿真驅動的研發解決方案,并迅速構建基于 AI for Science 的開放生態及產業協作體系。

此輪投資方對于深勢科技和 AI for Science 全新科研范式引領的科學變革以及對產業產生的深遠影響表示出了積極的期許。

和玉資本(MSA Capital)表示:深勢科技打造新一代科學研究基礎設施,解放了過去因算力限制的發展進程,為藥物研發、材料探究等領域提供了全新的可能性。團隊具有全球領先的科研技術水平,在全球范圍內屬于AI For Science領域的先行者、引領者。和玉資本(MSA Capital)作為深耕中國、放眼全球的私募股權投資機構,很高興能夠發現這樣一支年輕又富有自主創新性的本土團隊。這種基礎設施,底層邏輯的創新也是我們一直在核心科技賽道所尋覓的。我們期待與深勢科技共同成長、并助力深勢科技的科研成果轉化,共同打造AI for Science的新時代。

正心谷資本表示:深勢科技是 AI4S 的先行者,是國內首個做出了 AI4S 領域世界級的原創性成果的團隊。我們看好 AI 技術為科學研究帶來新工具,推動科學研究從“小農作坊”模式向“平臺科研”模式轉變。此外,AI4S 可以助力建立一個由產業需求推動科研的有效體系,帶來科研范式的變革和新的產業業態,讓 AI 和產業的結合推動底層的科研,用底層創新推動行業發展,在材料、醫藥等各個垂直行業發揮更大實際價值。最重要的,深勢具備較強的產品落地能力和商業化能力,研發的科研平臺、工業軟件獲得了眾多高校和產業客戶的認可,與產業頭部公司對話和項目共研的能力獲得了驗證。

眾源資本表示:非常開心的看到并支持深勢科技這樣“用科技創新解決真問題”的企業。科技創新很難,解決行業真問題也很難,但深勢科技很好的做到了兩者,并打造了科學創新到行業落地的一整套產品和方案,引領和推動了整個 AI for Science?領域的發展。深勢的 slogan 是“分子模擬未來”,而組成深勢的“分子”是一支年輕、創新驅動的跨學科團隊,“遇到難題我重拳出擊”和“如果你的第一反應不是退縮而是激動”,相信這樣的“分子”和“力場”會演繹出精彩有趣的未來,我們也很興奮能夠參與其中。

深勢科技創始人兼CEO孫偉杰表示,世界本質上都是由原子構成的,人類在物質世界的所有創造,本質上都是對100多種原子的搬弄與組合,而今在 AI for Science 時代,這些搬弄與組合的經驗與原則可以很好地沉淀在模型和軟件中。深勢希望基于 AI for Science 新范式,為科研人員打造窺視和操作微觀和介觀世界的手、眼、腦,將藥物、電池等領域的科研和研發由大規模實驗式試錯,轉變為“計算設計-實驗驗證”的新范式,為眾多工業行業打造一套有效的軟件工具和解決方案,為科技進步、產業升級、科技強國提供新動力。

深勢科技是 AI for Science 科學研究范式的先行者,其首創的「多尺度建模+機器學習+高性能計算」范式,突破性地實現了多尺度分子模擬中精度與效率的統一。憑借新一代分子模擬技術 DeePMD ,深勢科技團隊核心成員曾獲2020年度高性能計算領域最高獎ACM戈登·貝爾獎。相關工作當選由兩院院士評選的2020年中國十大科技進展,以及2020年全球人工智能十大科技進展。并當選為國家高新技術企業,國家級專精特新小巨人。

從創立至今,深勢科技從未停止不斷創新和落地的腳步。在過去一年,深勢科技及合作者發布了一系列重磅的技術成果,對一系列 AI for Science 基礎設施進行了迭代升級,也將 AI for Science 帶入了預訓練模型時代:Uni-Mol 分子表征大模型在OGB-LSC量子化學性質預測任務上奪得冠軍,并為制藥、催化、OLED 等場景提供全新的解決方案;Uni-RNA 大模型大大提升了mRNA疫苗設計、RNA結構預測、ASO開發、SiRNA療法創新、靶向RNA小分子開發、Aptamer研發等幾乎所有RNA相關研發場景的模型能力;DPA預訓練模型大大提升深度勢能模型的場景遷移和泛化能力,已在高性能合金、半導體及電池材料設計等應用場景中證明其領先性和優越性。

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【責任編輯:鐘經文】
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