力场采样
为药物研发团队提供高精度、高速度的分子力场计算引擎
开发又快又准的分子力场——针对药物作用规律的世界模型，攻克药物设计中的复杂场景。
项目介绍
力场采样致力于开发高精度分子力场，打造针对药物研发的分子动态计算引擎，聚焦AI难以处理的复杂场景一一分子动态和柔性。创始人在芝加哥大学做博后期间，和 John Jumper (AlphaFold 负责人之一，诺贝尔化学奖得主) 开发过一系列机器学习分子力场，Upside，证明了通过合理的函数设计以及 Top-Down 训练策略，可以实现计算效率和精度同时提升。本项目中的新模型融合了传统力场和机器学习，当前已实现相似精度下的 5 倍速度提升。项目成立的一个月内签下 2 项来自创新药企业的高难度研发订单，客户高度认可。团队在 2022-2026 年积累了丰富的药物设计实战经验，主导的多项分子发现或优化项目已被实验成功验证，致力于成为 AI 驱动的分子模拟计算基础设施。
创始团队
彭向达
创始人 & CEO创始人 & CEO，智峪生科计算生物负责人、创新中心负责人、高级研究员；芝加哥大学生物物理系博士后研究员；博士毕业于中科院大连化学物理研究所。
中国科学院智峪生科、University of Chicago
徐晓喆
资深算法工程师资深算法工程师，上海理工大学计算药物硕士；曾担任上海高校红十字会联合活动总策划，精通模拟采样算法开发。
上海理工大学
周凡
资深研发工程师资深研发工程师，南昌航空大学化学硕士；从草根出身到分子模拟基础设施专家，具有丰富的药物研发实战经验。
南昌航空大学