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深势科技CEO孙伟杰:AI赋能基础科学研究
来源:互联网   发布日期:2024-01-07 18:26:57   浏览:5998次  

导读:经济观察报 记者 陈奇杰 2023年,由ChatGPT(一款聊天机器人程序)所引发的生成式AI(人工智能)浪潮,在国内市场引发了百模大战。 但对于深势科技创始人兼首席执行官(CEO)孙伟杰来说,他认为并不需要在乎竞争,关键还是瞄准未来的终极问题,所有的科技行...

深势科技CEO孙伟杰:AI赋能基础科学研究

经济观察报 记者 陈奇杰2023年,由ChatGPT(一款聊天机器人程序)所引发的生成式AI(人工智能)浪潮,在国内市场引发了百模大战。

但对于深势科技创始人兼首席执行官(CEO)孙伟杰来说,他认为并不需要在乎竞争,关键还是瞄准未来的终极问题,“所有的科技行业,都有一个突破现有边界的过程。它不是存量博弈,而是增量博弈。所以说在乎竞争的人,我觉得是不太适合在科技行业做原始创新的。”

公开资料显示,深势科技成立于2018年,是一家致力于运用人工智能和多尺度的模拟仿真算法,结合先进计算手段求解重要科学问题,为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。

孙伟杰与深势科技另外一名创始人兼首席科学家张林峰曾是北京大学元培学院同窗,本科毕业后,孙伟杰继续在北大读教育经济与管理学研究生,此后作为天使投资人活跃在科技、教育、企业服务等领域,张林峰则到美国普林斯顿大学攻读应用数学系博士。

今年8月,深势科技完成新一轮超7亿人民币融资,投资方包括和玉资本、众源资本、正心谷资本等。而对于被资本看好的原因,孙伟杰对记者称,区别于传统的AIforIndustry(AI赋能产业),该公司走的是AIforScience(AI赋能科学)技术路线,即采用AI算法学习和处理最基本的科学原理,然后再解决底层的科学问题以及进一步的工业问题。

孙伟杰指出,由于学习了许多科学规律和原理,基于AIforScience这样的算法,相比于传统直接用AI学习一些工业级产生的数据,具有更强优越性。

依靠训练AI获得数据,深势科技可以很大程度上解决实体工业数据不足的情况。例如,在新药研发领域,常常被提到“研发周期10年、研发费用10亿美元”的双十定律,而深势科技打造了“Hermite”药物计算设计平台,可以通过精准的计算模拟大幅缩减实验次数,加倍提升药物研发各环节效率。

另一方面,由于底层数理方程和基本科学规律具有非常强的通用性和泛化性,也使得深势科技能更好地做商业化,“我们在药物、电池、化工等基础科学研发领域都有很好的商业应用,这是深势科技的重要优势。”

从投资方维度看,和玉资本创始人、管理合伙人曾玉在接受记者采访时表示,深势科技的盈利模式包括提供学计算的基础设施、合作开发,以及嵌入到客户的业务流中产生价值。目前,深势科技已有上百家客户,主要包括基础科研用户、药物研发客户、新能源、新材料领域的研发客户等。

孙伟杰称,深势科技当前主要任务还是将之前积累并得到印证的经验扩张、复制到其它行业,把解决方案做得更系统更深入。

|对话|

经济观察报:为什么选择AIforScience这个方向?

孙伟杰:一方面是技术引擎成熟度,另一方面是在大模型方向上,深势科技几乎是独占性的。AIforScience领域现在也进入了预训练模型或者说大模型时代,让我们比较惊讶的就是AIforScience大模型的表现,远远超出过去。

比如在帮助客户进行香料的有机分子性质预测上,深势科技的预训练模型只用了一些公开数据,没有用到客户自己私域积累的数据,但预测效果已经比他们积累了几十年数据训练出来的模型效果还要好。另外,在电池材料、木材料和一些药物分子等领域的性质预测上都实现了类似的效果。

经济观察报:AI赋能基础研究这一赛道,未来的增长规模有多大?

孙伟杰:现在我们的客户大部分还是高校和高校科研机构里面的课题组,主要来自于药物研发、电池研发和材料研发等领域。我觉得大家选择深势科技的原因最主要原因不是名气、学历等方面,而是实打实的解决方案,这里面可以包括算法软件、专业的经验贡献等等。

我们觉得每年全球在基础科研、药物、化学、电池和材料等领域总体研发投入能达到千亿美金级别的水平,深势科技致力于用AI全面优化上述领域研发效率,希望能提升至少50%,或者说替代掉50%低效的实验,也就是说我们认为这至少有千亿美金级别的市场空间。

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