Dingxi Intelligence Innovation hat eine Angel-Runde Finanzierung im Wert von mehreren Millionen Yuan abgeschlossen, um das Materialforschung und -entwicklungsparadigma mit KI neu zu gestalten und die Ära der "Intelligenten Fertigung" von neuen Materialien einzuläuten.
Das von KI angetriebene Unternehmen für die Neumaterial-Entwicklung und intelligente Forschung und Entwicklung, Rhinovate™, hat die Absicht bekannt gegeben, eine Angel-Runde mit mehreren Millionen Yuan in Kapitalisierung abgeschlossen zu haben. Die Runde wurde gemeinsam von Kunzhong Capital und Yuansheng Venture Capital angeführt. Die Einnahmen aus dieser Finanzierungsrunde werden hauptsächlich für die Expansion des Teams, die Weiterentwicklung des Kernalgorithmus und die Umsetzung der Produkte verwendet. Das Unternehmen baut derzeit die RhinoWise™-Plattform für die intelligente Innovation in der Materialwissenschaft auf, die mit einem KI-gestützten geschlossenen Kreislauf aus "Entwurf - Simulation - Herstellung - Charakterisierung" die Effizienz bei der Materialforschung von Jahren auf Monate verbessern soll.
Rhinovate wurde im Juli 2025 gegründet. Das Projektteam wurde im Shenzhen-Hongkong Hetao Science and Technology Innovation Center der Peking-Universität Shenzhen Graduate School gefördert und besteht aus führenden chinesischen Materialwissenschaftlern sowie Experten für Materialberechnung und Künstliche Intelligenz. Das Team verfügt über reichhaltige Erfahrungen in Forschung und Anwendung und ist eines der wenigen Spitzenteams in China, das sowohl die Fähigkeit zur ganzheitlichen Forschung und Entwicklung in "Experiment - Theorie - Modell - Entwurf - Technologie" als auch Erfahrungen in kommerziellen Dienstleistungen hat. Das Team ist bestrebt, eine neue Generation von Infrastrukturplattformen für die intelligente Forschung und Entwicklung von KI für Materialien zu schaffen, die die Technologien der Hochdurchsatz-Experimentcharakterisierung, der intelligenten Spektralanalyse, der Vorhersage mit großen Modellen, der Analyse von Struktur und Eigenschaften sowie des autonomen Experimentdesigns und der massenhaften Herstellung integriert, um eine ganzheitliche Lösung für den gesamten Lebenszyklus der Neumaterialforschung und -entwicklung von Daten bis zur Anwendung, von Experimenten bis zum Entwurf und zur Produktion zu schaffen.
Derzeit wird das Paradigma der wissenschaftlichen Forschung und Entwicklung von KI neu strukturiert. Hierbei ist die Neumaterialwissenschaft einer der vielversprechendsten Anwendungsbereiche für die Industrialisierung. Die Entdeckung, der Entwurf und die Validierung von neuen Materialien hängen stark von multimodalen komplexen Daten und experimentellen Systemen auf verschiedenen Skalen ab, was perfekt zu den Lern- und Optimierungseigenschaften von KI-Modellen passt. Das globale Feld von KI für die Wissenschaft befindet sich derzeit im Übergang von der Algorithmenentwicklung zur Integration von "Modell + Daten + Experiment" auf einer Plattform, und die Materialwissenschaft steht an der Spitze dieser Integration. Google DeepMind hat das neue KI-Tool GNoMe veröffentlicht, das erfolgreich 2,2 Millionen Kristallstrukturen vorhergesagt hat und die Materialwissenschaft revolutioniert hat. Das neueste Diffusionsmodell MatterGen des Microsoft-Teams ist speziell für die Generierung von neuen und stabilen Materialien entwickelt worden, was die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Materialien mit gewünschten Eigenschaften erheblich erhöht. Laut Prognosen mehrerer internationaler Institutionen wird die KI-gestützte Innovation in der Materialwissenschaft bis 2030 Produktivitätsgewinne im Bereich von Billionen von US-Dollar für die globale Fertigungsindustrie freisetzen.
Rhinovate basiert auf dem selbst entwickelten großen Materialmodell-RhinoWise™, das von einem KI-Agenten angetrieben wird. Seine Fähigkeit, Daten und Kontexte aus dem Bereich der Chemie zu verstehen und vorherzusagen, hat im Vergleich zu anderen großen Modellen einen qualitativen Sprung gemacht. Mit der GenAI-gestützten automatisierten Experimentierplattform RhinoWise™ kann das Unternehmen den gesamten Prozess von "Entwurf - Simulation - Herstellung - Charakterisierung" von Materialien autonom durchführen und so eine Superautomatisierung in Szenarien wie wissenschaftlichen Experimenten und Produktionsbetrieb erreichen. KI-Modelle und -Tools beschleunigen die Innovation und die Industrialisierung von Materialien, wie z. B. Flugzeug-Verbundwerkstoffen und Halbleitermaterialien, und bilden ein nachhaltiges, sich ständig weiterentwickelndes Ökosystem für die Materialforschung und -entwicklung, das die Materialentwicklung in ein intelligentes Zeitalter von berechenbaren, vorhersagbaren und iterierbaren Entwürfen führt.
Derzeit wird Rhinovate seine Produkte und Dienstleistungen mit führenden Unternehmen aus dem Bereich der Chemie und der neuen Energiequellen in China zusammenarbeiten, um eine "Lösung + Werkzeug + Dienstleistung" -One-Stop-Service-Fähigkeit für die tatsächlichen Anwendungsfälle der Unternehmen zu bilden und so die Marktanwendung von KI für die Wissenschaft zu etablieren und schnell einen umsetzbaren Geschäftsmodell zu finden.
Der CEO von Rhinovate, Lü Haifeng, sagte, dass der Erfolg dieser Finanzierungsrunde auf die doppelte Anerkennung des Marktes für die KI + Material-Spur und das Rhinovate-Team zurückzuführen sei. Mit der Entwicklung der KI ändert sich auch die Innovationslogik in der Materialwissenschaft: Zukünftige Durchbrüche werden nicht nur von der experimentellen Skala oder der Rechenleistung abhängen, sondern vor allem davon, ob wir wirklich wertvolle Fragen stellen können, ob wir Lösungen effizient in der realen Welt validieren können und schließlich einen nachhaltigen und reproduzierbaren Forschungszyklus und ein Innovationsökosystem aufbauen können. Rhinovate ist ein solches Team, das sich in der Schnittmenge von Materialwissenschaft und KI-Technologie spezialisiert hat und bemüht ist, datengestützte Forschungsmethoden mit Branchenwissen tief zu integrieren und so die Revolution des Paradigmas der Neumaterialforschung im Zeitalter der KI voranzutreiben.
Über diese Finanzierungsrunde
Wang Jun, Gründungs-Partner von Kunzhong Capital, sagte:
Die Materialwissenschaft steht vor einer KI-gestützten Paradigmenrevolution. Von Google GNoME bis Microsoft MatterGen beschleunigen alle globalen Technologiekonzerne ihre Expansion in diesem Billionen-Dollar-Sektor. Der traditionelle Prozess der Materialforschung und -entwicklung dauert oft 10 bis 20 Jahre und hat sich als größtes Hindernis für die Brancheninnovation erwiesen. Das Rhinovate-Team hat die "Doppelkern"-Vorteile sowohl in der Materialwissenschaft als auch in der KI-Technologie. Die von ihm aufgebaute KI-gestützte geschlossene Kreislaufplattform aus "Entwurf - Simulation - Herstellung - Charakterisierung" ist keine bloße Ansammlung von Technologien, sondern eine systematische Lösung, die wirklich von den Branchenproblemen ausgeht. Von neuen Energiespeichern bis zu Halbleitermaterialien verkürzt das Team die Materialforschung von Jahren auf Monate. Kunzhong Capital folgt seit langem der Entwicklung von Hardtech-Innovationen, die die Effizienz der Branche neu strukturieren können. Rhinovate nutzt die Innovationsökosysteme der Peking-Universität und des Shenzhen-Hongkong Hetao Gebiets, um die akademischen Spitzenforschungsergebnisse effektiv mit den Branchenanforderungen zu verbinden. Wir glauben, dass Rhinovate das Potenzial hat, ein führendes chinesisches Unternehmen im Bereich von KI + Neumaterialien zu werden.
Liu Xiao, Generaldirektor von Yuansheng Venture Capital, sagte:
KI für die Wissenschaft befindet sich an der Schnittstelle zwischen wissenschaftlichem und industriellem Paradigma. Wir gehen davon aus, dass der Wert der KI im Bereich der Materialwissenschaft zuerst von einem wissenschaftlichen Werkzeug zu einer industriellen Infrastruktur übergehen wird. Rhinovate hat mit einem interdisziplinären und systematischen Ansatz einen neuen geschlossenen Kreislauf für die Forschung und Entwicklung auf den Ebenen des Algorithmus, des Experiments und der Daten aufgebaut. Seine Praktiken in der Kohlenstoffbasierenden Materialwissenschaft und der Hochdurchsatz-Experimentation bieten ein chinesisches Muster für die KI-gestützte Innovation in der Materialwissenschaft. Wir sind zuversichtlich, dass das Rhinovate-Team in der Umsetzung von Forschungsergebnissen und der Zusammenarbeit mit der Industrie stark ist und glauben, dass das Unternehmen in der Zusammenarbeit mit führenden Materialunternehmen die Forschung und Entwicklung beschleunigen und einen gemeinsamen Nutzen erzielen kann.