MR技术公司Nreal完成4000万美元B1轮融资，由快手
06-18
BIO Geometry完成天使轮融资，新一代AI技术驱动高分子药物研发。
2019年9月21日，BIO Geometry宣布完成1000万美元天使轮融资，高榕资本为投资方。
团队还发布了首个用于大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein，致力于通过AI加速药物研发进程。
图代表了学习领域的顶尖水平。
科学家唐建创立了下一代人工智能技术，加速药物研发进程。
Biogeometry由加拿大蒙特利尔大学算法研究所（Mila）的副教授和终身教授·唐建·博士创立。
致力于开发几何深度学习、深度生成模型等新一代大分子药物研发人工智能技术。
公司还得到了图灵奖获得者、深度学习三巨头之一加拿大蒙特利尔大学Yoshua Bengio的认可和支持，他将担任公司的科学顾问。
公司正在建设人工智能高分子药物设计和高通量高分子药物湿实验验证两大基础平台。
通过闭环干湿实验，可以快速完成候选药物的设计，提高候选药物临床阶段的成功率。
计算能力的持续提高，加上高通量生物数据产生的指数级增长，开创了药物发现和开发的新时代。
从分子、蛋白质到医学知识图谱，通过海量的图结构数据，AI模型和数据集正在不断改写生物制药的格局。
生物几何创始人唐建·博士毕业于北京大学信息科学学院，曾任微软亚洲研究院研究员，并在卡内基梅隆大学和美国密歇根大学进行后博士研究。
唐建·博士在图表示学习领域做出了许多开创性的工作，是世界上最早将深度学习应用于图结构数据的少数学者之一。
唐建·博士荣获机器学习领域三大顶级会议ICML'14最佳论文（国内唯一）、数据挖掘领域顶级会议WWW'16最佳论文提名。
他在图表示学习领域的代表作LINE自2016年发表以来得到了国内外大学和业界的广泛认可，并被多次引用。
多次担任??机器学习顶级会议ICML、NeurIPS的现场主席，多次获得亚马逊、腾讯等公司的教师研究奖。
早在2000年，唐建·博士在图表示学习的研究中就意识到，最杀手级的应用可能诞生在生物医学领域。
唐建·博士开创性地将图表示学习和几何深度学习技术应用于药物研发领域，并在分子性质预测和结构性质预测方面开展了大量创新性研究工作。
唐建·博士带领团队开发了TorchDrug，这是第一个专门针对药物研发的开源机器学习系统。
旨在推动人工智能在药物发现方面的开源共享，加速整个药物研发的进度，引起了广泛关注。
开源机器学习系统TorchDrug解决方案AI大分子药物设计平台已完成抗体优化和抗体结构预测的构建，达到国际领先水平。
目前，Biogeometry已基本完成人工智能高分子药物设计平台的建设。
在抗体结构预测、抗体优化、抗体序列设计、酶活性预测等任务上均达到国际领先水平。
公司高通量高分子药物湿法实验验证平台也正在与生物医药领域知名大学和实验室联合建设，推动前沿工作。
该公司希望通过闭环干湿实验加速药物研发进程。
同时，团队还联合NVIDIA、Intel、IBM等公司，联合发布首个用于大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein。
该平台开源了深度学习建模大分子的通用框架、第一个基于蛋白质三维几何结构的大型预训练模型以及专门用于评估深度学习对蛋白质建模效果的标准数据集。
开源机器学习平台TorchProtein（针对大分子药物研发）的优势团队目前已与国内外多所知名大学和公司建立合作关系，共同推动人工智能在药物研发方面的进步。
唐建·博士表示，“我们目前正处于人工智能和生物技术革命的交叉点。
一方面，几何深度学习技术（如AlphaFold2）在分子建模方面取得了巨大突破；另一方面，以合成生物学为代表的生物技术可以快速读取、写入和编辑基因，为AI创造了大量数据。
这两项革命性技术的深度融合，为生物大分子的设计带来了巨大机遇。
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