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Impulsionada pela ‘ciência para a humanidade’, esta startup chinesa de IA volta-se para os EUA


No meio de tensões geopolíticas crescentes, muitas empresas tecnológicas chinesas encontram-se a recalibrar as suas atividades no exterior, evitando muitas vezes qualquer referência à sua origem. Uma startup ousada chamada Tecnologia DP se destaca da multidão. Trabalhando para aplicar inteligência artificial a simulações moleculares, DP, abreviatura de “Deep Potential”, acredita que o poder unificador da “investigação científica para a humanidade” abrirá o caminho para a sua expansão global.

Fundada em 2018 e tendo como consultor o renomado matemático Weinan E, a DP fornece um conjunto de ferramentas para conduzir computação científica, um processo no qual “simulações computacionais de modelos matemáticos desempenham um papel indispensável no desenvolvimento da tecnologia e na pesquisa científica”, de acordo com uma definição da Universidade de Waterloo. As áreas que podem se beneficiar da computação científica vão desde pesquisa biofarmacêutica e design de automóveis até o desenvolvimento de semicondutores.

Enquanto o mundo está atualmente determinado a usar IA para gerar textos, imagens e vídeos, o DP encontra-se num campo menos explorado: combinar a aprendizagem automática, que permite aos computadores aprender automaticamente a partir de dados, com simulações moleculares, que analisam o mundo real. produtos e sistemas por meio de modelos virtuais. Quando aplicado em conjunto, o aprendizado de máquina pode melhorar a velocidade e a precisão das simulações para resolver problemas no mundo físico.

“No passado, sem uma boa plataforma de computação ou IA, todos dependiam de tentativa e erro baseados na experiência. Esse processo era frequentemente chamado de ‘cozinhar’ ou ‘alquimia’”, disse o CEO e fundador da DP, Sun Weijie, ao TechCrunch em uma entrevista.

Esta abordagem foi relativamente eficaz nos estágios iniciais do desenvolvimento industrial porque as expectativas dos usuários em relação à iteração não eram tão altas, mas agora há uma demanda crescente por [technological] avanços”, continuou ele. “Por exemplo, os consumidores esperam um aumento na capacidade da bateria a cada ano e antecipam um melhor desempenho de cada nova geração de veículos. O modelo tradicional de P&D não é mais capaz de sustentar essas rápidas mudanças de mercado.”

“É necessário um avanço na abordagem de pesquisa e desenvolvimento para acompanhar essas expectativas de iterações rápidas”, acrescentou.

Para esse fim, a DP desenvolveu um conjunto de software para que os participantes da indústria descubram e desenvolvam novos produtos de forma mais eficiente. Por um lado, opera uma plataforma de computação científica que permite simulações de propriedades físicas como magnetismo, óptica e eletricidade; os resultados da execução desses modelos, por sua vez, permitem que materiais como semicondutores e baterias sejam projetados de maneira mais rápida e barata. Também opera uma plataforma SaaS específica para estudos pré-clínicos sobre descoberta de medicamentos.

Além de fornecer software a investigadores e designers industriais, a DP vai um passo além, vendendo serviços adaptados às suas necessidades e realizando processos de I&D para os seus clientes que, de outra forma, não aproveitariam totalmente o potencial das suas ferramentas.

Esta combinação de modelos de negócios SaaS e de serviços provou ter algum sucesso inicial na China. Em 2023, espera-se que a DP acumule quase 100 milhões de yuans (US$ 14 milhões) em contratos, acima das “dezenas de milhões de yuans” do ano passado. Agora está se preparando para levar essa estratégia aos mercados ocidentais, onde o campo é dominado por gigantes endinheirados como a DeepMind.

“Há um velho ditado na China: As crianças dos pobres amadurecem cedo. Com muito menos financiamento disponível, somos as crianças pobres em comparação com empresas como DeepMind e OpenAI”, disse Sun.

Até o momento, a DP levantou cerca de US$ 140 milhões de uma linha das principais empresas de capital de risco chinesas, como Qiming Venture Partners e Hillhouse Ventures. Para efeito de comparação, DeepMind, de 13 anos, foi comprado pelo Google por mais de US$ 500 milhões em 2014. A potência da IA ​​com sede em Londres relatado Lucro de £ 44 milhões (US$ 60 milhões) em 2020, acima da enorme perda de £ 477 milhões (US$ 650 milhões) em 2019.

Sun afirmou que a DP, apesar de sua sede física em Pequim, foi concebida com uma mentalidade global devido a uma comunidade de computação científica de código aberto que fundou, Modelagem Profunda. A sua âncora inicial na China também foi mais acidental do que deliberada. “A pandemia da COVID-19 interrompeu o intercâmbio internacional, então decidimos apenas ficar parados e trabalhar na monetização [in China] os primeiros dois anos”, disse Sun.

A expansão internacional da DP começa pelos EUA, onde abrirá um escritório e trabalhará com um parceiro para distribuir seus produtos e serviços. Procurando estabelecer uma presença no novo mercado, a startup procura aumentar a sua reputação alavancando a sua comunidade de código aberto e participando em feiras comerciais no que a Sun descreveu como um “círculo relativamente unido” de investigação básica.

Entretanto, as ambições internacionais da DP poderão encontrar obstáculos devido à dissociação em curso que está a dividir os EUA e a China em muitas áreas, incluindo a investigação científica. Em agosto, por exemplo, o Administração Biden estreitamente estendido uma parceria científica que sustentou as relações EUA-China desde 1979.

Sun, no entanto, exalava confiança na resiliência da ciência face às complicações geopolíticas. “Ambos os campos da ciência básica e da biofarmacêutica são partilhados por toda a humanidade e são relativamente abertos e inclusivos. Comparativamente falando, acredito que essas áreas ficarão bem”, afirmou.

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