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6月6日新闻，据36氪报道，深度原理科技（Deep Principle）宣布完成近万万美元种子轮融资，该轮投资由线性资源领投，真知创投和 Taihill Venture 跟投。晶泰科技与深势科技作为科技产业方介入本轮投资。

深度原理科技于2024年确立，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）手艺应用于化学质料领域，让质料创新的事情流程得以改善，加速化学质料研发创新效率。

公司首创成员均结业于MIT，均具有大规模平台搭建和产业内研发履历。首创人兼CEO贾皓钧获MIT物理化学博士学位，曾于陶氏化学焦点研发部门举行研发事情，专注于使用人工智能来研发催化剂配方及展望化学反映的路径，之前担任过麻省理工学院中国学生学者团结会（MIT CSSA）2022-2023 主席；首创人兼CTO段辰儒获MIT物理化学博士学位，在微软做研究科学家时代，为多家化学质料公司部署盘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在于，与客户互助研发终端垂类应用产物，加速化学、质料领域的创新研究效率。“相比起平台产物，这更易于普及AI带来的高效研究方式，为未来培育更大市场。”贾皓钧示意。

手艺路径上，深度原理科技聚焦四大焦点算法模块。一是基于天生式模子，大规模自动天生目的化学质料和反映。二是基于推荐算法的模块，以低成本获得高精度的盘算效果。三是通过控制模子，对当今的化学盘算、化学反映实验直接降本增效。四是连系自动学习和贝叶斯事情流程，锁定目的催化质料。

团队所选手艺路径，与首创团队的厚实原创科研功效密不能分。在 Nature 大子刊等顶级期刊以及 NeurIPS 等顶级集会上，两位首创人合计揭晓跨越 60 篇论文，并首创多个AI for Chemistry 模子。现在，另有专利处于申请流程。

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团队的其中一项要害事情，就是推出了基于天生式AI手艺的扩散模子 OA-ReactDiff。

“ 90% 以上的工业产物都需要催化质料介入，35%的全球 GDP 都与催化反映有关。”贾皓钧先容。

贾皓钧指出，“双碳”靠山下，提升能源行使效率是实现碳中和的要害。例如，仅合成氨的生产每年就消耗全球 1%至2% 的能源，同时孝顺了3%的碳排。“通过催化剂的改善，纵然只提升（合成氨）1% 的转化效率，就能发生数十亿美元的经济效益，降本增效的同时削减碳排放。”

“通过AI4S的方式将合成氨效率提高5%，就是我心中独属于化学质料领域的 ChatGPT 时刻。”段辰儒以为，通过AI4S的方式，未来一定能实现更多化学质料的落地。

现在，深度原理团队仍处于产物早期研发阶段。团队设计先从化学质料切入市场，以 AI CRO（通过条约形式为研发历程提供专业化服务）为早期互助模式，先主要向客户交付早期实验效果及盘算效果。往后，团队或将建设内部管线（质料研发从设计、试验到最终落地的历程）。

本轮融资后，资金将主要用于研发投入、团队招募及市场拓展。晶泰科技、深势科技提供的数据、算力及其他AI基础设施，将有用协助深度原理科技的研发事情。

线性资源合资人曾颖哲示意：“一个基础化学反映由反映物、过渡态、天生物三者组成，其中过渡态对于明白化学反映机理尤为主要。深度原理科技团队将最新的天生式模子和密度泛函理论相连系，革命性地提升了对于过渡态盘算的速率和精度，在全球局限内都处于领先位置。我们期待团队未来能解决催化剂发现靠化学直觉盲目试探的行业痛点问题，通过盘算指导实验，引领整个化学研发的范式的迭代。我们也异常喜悦介入到这个激悦耳心的变化中，期待与公司一起，配合见证和开拓人类探索化学反映的新界限。”