图表示学习领域顶级科学家唐建创办，下一代AI技术加速药物研发进程
百奥几何由加拿大蒙特利尔大学算法研究所（Mila）的副教授、终身教授唐建博士于2021年创立，致力于开发几何深度学习、深度生成模型等下一代人工智能技术，用于大分子药物研发。公司也获得了图灵奖获得者、深度学习三巨头之一、加拿大蒙特利尔大学教授YoshuaBengio的认可和支持，将担任公司的科学顾问。公司正打造人工智能大分子药物设计和高通量大分子药物湿实验验证两大基础平台，通过干湿实验闭环，快速完成候选药物设计以及提高候选药物在临床阶段的成功率。
计算能力的持续提高，加上高通量生物数据生产的指数级增长，为科学家带来了药物发现和开发的新时代。从分子、蛋白质到医疗知识图谱，透过海量的图结构数据，AI模型和数据集在不断改写着生物制药的格局。
百奥几何创始人唐建博士毕业于北京大学信息科学学院，曾在微软亚洲研究院担任研究员，并在美国卡耐基梅隆以及密歇根大学进行博士后研究。唐建博士在图表示学习领域做了诸多开创性的工作，也是国际上最早把深度学习运用于图结构数据的少数几名学者之一。
唐建博士曾获得机器学习领域三大顶级会议ICML’14的最佳论文（国内唯一）以及数据挖掘领域顶级会议WWW‘16的最佳论文提名。他在图表示学习领域的代表性工作LINE2015年发表以来已经被国内外高校、工业界广泛认可，引用超过4500次。他多次担任机器学习顶级会议ICML、NeurIPS的领域主席，并且多次获得包括亚马逊、腾讯等公司的教师科研奖。
早在2018年，唐建博士在图表示学习研究中意识到，最杀手级的
应用或将诞生在生物医药领域。唐建博士开创性地把图表示学习和几何深度学习技术运用到药物研发领域，在分子性质预测、结构性质预测上，进行了大量创新性的研究工作。唐建博士领衔团队开发了第一个专门针对药物研发的开源机器学习系统TorchDrug，旨在推进人工智能在药物发现方向的开源共享，加速整个药物研发的进展，引起了广泛关注。
AI大分子药物设计平台完成建设，抗体优化、抗体结构预测取得国际领先技术
目前，百奥几何已基本完成人工智能大分子药物设计平台建设，在抗体结构预测、抗体优化、抗体序列设计、酶活性预测等任务上都取得了国际领先的水平。
公司的高通量大分子药物湿实验验证平台，也正联合生物医药领域知名高校和实验室展开建设，推进前沿工作。公司希望通过干湿实验闭环，加速药物研发进程。
与此同时，团队也联合英伟达、英特尔、IBM等公司联合发布了首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein。该平台开源了深度学习对大分子建模的一个通用框架、基于蛋白质三维几何结构的第一个预训练大模型、以及专门用于评价深度学习对蛋白质建模效果的标准数据集。
团队目前已经与国内外多家著名高校、企业都建立了合作关系，共同推进人工智能在药物研发方向的进展。
唐建博士表示，“当前我们正处在AI以及生物技术革命的交汇点。一方面，几何深度学习技术（如AlphaFold2）在分子建模方面取得了巨大突破；另一方面，以合成生物学为代表的生物技术能够对基因进行快速读、写、以及编辑，给AI创造了大量的数据。两种革命技术的深度融合为生物大分子设计带来了巨大的机会。”
高榕资本创始合伙人岳斌表示，“计算领域的突破，正在重构药物发现的过程。我们相信，人工智能可以帮助大分子药物研发取得很大的进展。唐建博士将图表示学习和几何深度学习技术运用到药物研发领域，做了非常多开创性的工作，也在抗体优化、抗体结构预测任务上取得了国际领先的技术。期待百奥几何通过下一代人工智能技术，加速药物研发进程，解决重大疾病挑战。”
