整装待发，乐视人工智能之路
06-17
投资社区（ID：pedaily）6月6日消息，据36氪报道，深原理科技（Deep Principle）宣布完成近千万美元种子轮融资。
1000万美元种子轮融资，本轮由线性资本领投，真知创投、泰山创投跟投。
晶泰科技、深圳科技作为科技产业方参与本轮投资。
深度原理科技成立于2006年，专注于人工智能驱动化学领域的科学研究。
公司希望将人工智能、量子化学（Quantum Chemistry）和高通量实验（HTE）技术应用到化学材料领域，改善材料创新的工作流程，加快化学材料研发创新的效率。
公司创始成员均毕业于MIT，拥有大型平台建设和行业研发经验。
创始人和CEO贾皓钧获得麻省理工学院物理化学博士学位，曾在陶氏化学核心研发部门工作。
他专注于利用人工智能开发催化剂配方和预测化学反应路径。
他此前曾担任麻省理工学院中国学生学者助理。
（麻省理工学院CSSA）主席；创始人和首席技术官段辰儒获得了麻省理工学院物理化学博士学位。
在微软为科学家工作期间，他为多家化学材料公司部署了计算化学和人工智能解决方案。
深度原理科技希望解决的问题是与客户合作开发终端垂直应用产品，加速化学和材料领域的创新研究效率。
“相比平台产品，这更容易普及人工智能带来的高效研究方法，为未来培育更大的市场。
”贾皓钧说。
在技??术路径上，深度原理技术重点关注四大核心算法模块。
一是基于生成模型主动大规模生成目标化学材料和反应。
二是基于推荐算法的模块，以低成本获得高精度的计算结果。
三是通过控制模型直接降低现有化学计算和化学反应实验的成本和效率。
第四是结合主动学习和贝叶斯工作流程来瞄准目标催化材料。
团队选择的技术路径与创始团队丰富的原创科研成果密不可分。
创始人两人在《Nature》等顶级期刊和NeurIPS等顶级会议上总共发表了60多篇论文，并创建了多个AI for Chemistry模型。
目前，还有专利正在申请过程中。
该团队的关键任务之一是推出基于生成式人工智能技术的扩散模型 OA-ReactDiff。
“90%以上的工业产品需要催化材料的参与，全球GDP的35%与催化反应有关。
”贾皓钧介绍道。
贾皓钧指出，在“双碳”背景下，提高能源效率是实现碳中和的关键。
例如，仅合成氨的生产每年就消耗世界能源的1%至2%，并贡献3%的碳排放。
“通过催化剂的改进，即使（合成氨）的转化效率仅提高1%，也能产生数十亿美元的经济效益，在降低碳排放的同时降低成本、提高效率。
” “利用AI4S方法将氨合成效率提升5%，是我心中属于化工材料领域的ChatGPT时刻。
”段辰儒相信，通过AI4S方法，更多的化工材料将落地到应用领域。
目前，深度原理团队仍处于产品开发的早期阶段，团队计划首先以化学材料进入市场，以AI+CRO（通过合同方式为研发过程提供专业服务）作为早期。
合作模式，主要向客户交付早期实验结果和计算结果，之后团队可能会搭建内部管道（材料研发从设计、测试到最终实施的过程）。
主要用于研发投入、团队招募和市场拓展，景泰科技和深度科技提供的数据、算力等人工智能基础设施将有效助力深度原理科技的研发。
线性资本合伙人曾英哲表示：“基本的化学反应由反应物、过渡态和产物组成，过渡态对于理解化学反应机理尤为重要。
深度原理技术团队结合了最新的生成模型和密度泛函理论与理论的结合，彻底改变了过渡态计算的速度和精度，在全球处于领先地位，我们希望团队未来能够解决基于化学直觉和指导盲目探索催化剂的行业痛点。
通过计算进行实验，引领整个化学研发范式的迭代，我们也很高兴参与这一激动人心的变革，并期待与公司一起见证和开辟人类探索化学反应的新边界。
” 【本文根据公开信息发布，如有异议，请联系（）投资社区处理。
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