Das aufstrebende Startup im Bereich AI4Engineering, „Force Engine“, hat eine Finanzierung in Höhe von fast 50 Millionen Yuan in der Angel+-Runde abgeschlossen.

Kürzlich hat Force Engine (Shanghai) Intelligent Technology Co., Ltd., ein führendes Unternehmen im Bereich AI for Engineering (AI4Engineering), bekannt gegeben, dass es die Finanzierungsrunde der Serie Angel+ in Höhe von fast 50 Millionen Yuan abgeschlossen hat. Diese Runde wurde gemeinsam von der Shanghai Future Industry Fund unter der Leitung von Shanghai State-owned Investment und der Shanghai Science and Technology Innovation Group angeführt, mit zusätzlicher Beteiligung von Fudan University Science and Technology Innovation, Longson Venture Capital, Chengwei Capital und anderen, wobei Lighthouse Capital als exklusiver Finanzberater fungierte. Die aus dieser Runde stammenden Mittel werden hauptsächlich für die fortlaufende Forschung und Entwicklung von generativen Simulations- und intelligenten Steuerungs-Engines, die Verifikation auf Geräteebene bei marktführenden Szenarien wie der Kernfusion, die Erschließung von Branchenkunden in Bereichen wie Energie und Hochfertigung sowie die fortlaufende Stärkung des Aufbaus eines weltweit führenden interdisziplinären Talentteams verwendet.

Force Engine wurde von Professor WU Tailin gegründet. Er absolvierte sein Bachelorstudium an der Physikalischen Fakultät der Peking-Universität, erwarb seinen Doktortitel in Physik am Massachusetts Institute of Technology und führte anschließend postdoktorale Forschungen in der Arbeitsgruppe von Professor Jure Leskovec an der Informatikfakultät der Stanford-Universität durch. Derzeit ist er außerordentlicher Forscher und Assistenzprofessor am Ingenieurwissenschaftlichen Fakultät der Westlake-Universität sowie Leiter des Labors für KI und wissenschaftliche Simulationsentdeckungen der Westlake-Universität. Er forscht seit langem auf den Gebieten groß angelegter wissenschaftlicher Simulationen, Steuerung physikalischer Systeme und wissenschaftlicher Entdeckungen. Zusammen mit seinem Doktorvater Professor Max Tegmark schlug er das neue Lernparadigma des „Theorie-Lernens“ und eine Reihe von Methoden vor, die auf dem KI-Physiker (AI Physicist) als Kern basieren, und leistete eine Reihe bahnbrechender Arbeiten im Bereich der Simulation, Steuerung und Gestaltung komplexer physikalischer Systeme durch generative KI.

Im breiten Konzept von AI4S kann AI4Engineering als ein wichtiger Zweig betrachtet werden, der sich auf ingenieurphysikalische Systeme und die industrielle Umsetzung richtet. Es erbt die Fähigkeiten von AI4S beim Lernen von Gesetzmäßigkeiten und der Modellierung komplexer Systeme und erweitert KI weiter auf Bereiche wie Simulation, Zustandswahrnehmung, Designoptimierung und Echtzeitsteuerung, um schließlich eine geschlossene Lieferkette zu bilden, die den gesamten Lebenszyklus von Ingenieursystemen abdeckt. Force Engine widmet sich dem Aufbau einer KI-nativen Basisplattform, die Simulation, Steuerung, Diagnose und Gestaltung abdeckt für hochdimensionale, stark gekoppelte komplexe ingenieurphysikalische Systeme. Das Unternehmen nutzt die kontrollierte Kernfusion als erstes schwieriges Verifikationsszenario und erweitert seine entsprechenden Fähigkeiten auf die Energie- und Hochfertigungsbereiche wie Öl und Gas, Kernenergie, 3C sowie Luft- und Raumfahrt. In den oben genannten Szenarien muss das Modell nicht nur „schnell rechnen“, sondern auch ingenieurmäßige Einschränkungen wie hohe Präzision, Generalisierbarkeit, Echtzeitfähigkeit, Sicherheitsgrenzen und Vor-Ort-Bereitstellung erfüllen.

Von der numerischen Lösung zur KI-nativen Simulation und Steuerung

Herkömmliche numerische Löser und CAE-Software sind eine wichtige Grundlage für die ingenieurmäßige Forschung und Entwicklung. Bei Systemen mit Kopplung mehrerer physikalischer Felder, Skalen und Komponenten müssen jedoch normalerweise Lösungsprozesse für spezifische Geometrien, Randbedingungen und physikalische Abläufe erstellt werden. Wenn sie in den inneren Zyklus der Parameterabtastung, der inversen Gestaltung und des Trainings von Steuerungsstrategien eintreten, werden die Berechnungs- und Ingenieurskosten weiter vergrößert.

Force Engine ersetzt herkömmliche Löser nicht einfach, sondern nutzt numerische Lösung und experimentelle Daten als hochvertrauenswürdige Trainingsgrundlage, lernt die Evolution physikalischer Felder und bedingte Verteilungen durch Methoden wie neuronale Operatoren und Diffusionsmodelle und realisiert schnelle Vorhersage und gekoppelte Generierung in der Inferenzphase. Das Unternehmen hat bei komplexen physikalischen Simulationsaufgaben wie Strömung, Ölreservoir und Plasma eine Beschleunigung um das Zehn- bis Hundertfache erreicht. Einige Aufgaben können von der herkömmlichen stunden- oder tagelangen Berechnung auf die Sekundenebene komprimiert werden, und das Modell kann durch die Verifikation an echten Geräten und industriellen Standorten fortlaufend kalibriert werden.

Verifikation der technischen Obergrenze durch Kernfusion und Übertragung auf komplexe Ingenieurszenarien

Magnetisch eingeschlossene Kernfusion umfasst algorithmische Herausforderungen wie hochpräzise Simulation, Zustandsschätzung und geschlossene Steuerung komplexer Plasmasysteme unter extremen Bedingungen. Es überspannt die Skalen von makroskopischer Magnetohydrodynamik und mikroskopischer Turbulenz und beinhaltet die Kopplung verschiedener komplexer physikalischer Prozesse im Kern- und Randbereich. Es ist eines der repräsentativsten schwierigsten Szenarien von AI4Engineering. In den letzten Jahren hat die akademische Welt die magnetische Steuerung verschiedener Plasmakonfigurationen durch tiefes Verstärkungslernen auf der TCV-Anlage verifiziert und die aktive Vermeidung von Zerreißinstabilitäten auf der DIII-D-Anlage realisiert, was zeigt, dass KI allmählich in den geschlossenen Zyklus praktischer Fusionsexperimente eintritt.

Im Bereich der Kernfusion arbeitet Force Engine mit inländischen Fusionsforschungsinstituten und führenden kommerziellen Fusionsunternehmen an der Zusammenarbeit bei Plasmasimulation, Soft-Landing-Steuerung und Konfigurationssteuerung. Die von dem Unternehmen entwickelte generative KI-Steuerungsalgorithmus hat die experimentelle Verifikation auf der Anlage abgeschlossen und eine überlegene Steuerungsleistung erzielt. Das Unternehmen hofft, durch die strengen Anforderungen des Fusionsszenarios an Modellpräzision, Echtzeitfähigkeit und Sicherheit die wiederverwendbaren Fähigkeiten zur physikalischen Modellierung und Steuerung rückwirkend zu verbessern.

Diese Übertragung wird die zugrundeliegenden Methoden wie neuronale Operatoren, generative Modellierung, Sicherheitssteuerung und Multi-Agent-Kooperation wiederverwenden und dann an die geometrischen Strukturen, Randbedingungen, Betriebsdaten und Sicherheitsvorschriften verschiedener Branchen anpassen. Die von dem Gründungsteam entwickelten entsprechenden Algorithmen wurden zuvor in der Simulation von Ölreservoirs mit Millionen-Gitter-Punkten von Saudi Aramco industriell bereitgestellt. Das Unternehmen wird in Zukunft die industrielle Zusammenarbeit in Bereichen wie der Multiphysik-Simulation von Kernenergieanlagen, der thermischen Simulation von 3C-Produkten sowie der Luft- und Raumfahrt vorantreiben.

Force Engine widmet sich der Integration von KI in den geschlossenen Ingenieurzyklus und der Neugestaltung des Paradigmas für die Forschung und Entwicklung komplexer Systeme

Politische und industrielle Umfelder bilden ebenfalls gemeinsame Kräfte im Bereich AI4Engineering. Die „KI+“-Aktion des Staatsrats schlägt vor, die integrierte Zusammenarbeit von KI-gesteuerter technischer Forschung und Entwicklung, ingenieurmäßiger Umsetzung und Produktimplementierung zu fördern. Der Entwurf des „15. Fünfjahresplans“ listet die Fusionsenergie als eine der zukünftigen Industrierichtungen auf, die prioritär gefördert werden. Mit der beschleunigten intelligenten Modernisierung großer wissenschaftlicher Anlagen und fortschrittlicher Fertigungssysteme werden AI4Engineering-Fähigkeiten, die in den echten geschlossenen Ingenieurzyklus eintreten und ihren Wert an der Verbesserung der Systemleistung messen, voraussichtlich zu einer wichtigen Infrastruktur werden, die KI von der digitalen Welt in die physische Welt führt und das Paradigma für die Simulation, Gestaltung, Diagnose und Steuerung komplexer Ingenieursysteme neu gestalten.

Von der Plasmasteuerung in Fusionsanlagen bis zur Multiphysik-Simulation in Ölreservoirs, Kernenergie und Hochfertigung zielt Force Engine auf eine allgemeine grundlegende Ingenieursproblematik ab: Wie kann KI komplexe Systeme unter Einhaltung physikalischer Gesetzmäßigkeiten und Sicherheitsgrenzen schneller und genauer verstehen, vorhersagen und beeinflussen.

Nach Abschluss dieser Finanzierungsrunde wird das Unternehmen weiterhin die technische Obergrenze in schwierigen Szenarien wie der kontrollierten Kernfusion verbessern, die Übertragung von Fähigkeiten zur Simulation, Steuerung, Diagnose und Gestaltung auf mehr Bereiche einschließlich Energie und Hochfertigung vorantreiben und schrittweise zu einer wiederverwendbaren, bereitstellbaren und nachhaltig iterierbaren AI4Engineering-Infrastruktur werden, um die ingenieurmäßige Forschung und Entwicklung von der Abhängigkeit von hochkostenintensiver Berechnung und erfahrungsbasiertem Versuch und Irrtum zu einem neuen Paradigma zu führen, das durch Daten, Modelle und echte Systeme gemeinsam angetrieben wird.

Die Shanghai Future Industry Fund erklärte: „Der Shanghai Future Industry Fund wird weiterhin systematisch die gesamte Industriekette der Fusionsenergie von „Anlage – Bauteil – Material – AI4Fusion – Anwendung“ abdecken und Durchbrüche bei Schlüsseltechnologien und Kernbereichen unterstützen. Der Fonds misst der tiefen Integration von KI-Technologie und Fusionsindustrie große Bedeutung bei, konzentriert sich auf die Förderung des Aufbaus von „Fusions-KI-nativen“ Fähigkeiten, beobachtet und fördert aktiv die Ansiedlung hochwertiger und seltener Unternehmen im Bereich AI for Fusion in Shanghai, unterstützt die intelligente Modernisierung und Industrialisierung von in Shanghai angesiedelten Fusionsanlagen und hilft Shanghai dabei, ein zukünftiges Energieinnovationsökosystem mit globalem Einfluss aufzubauen.“

Die Shanghai Science and Technology Innovation Group erklärte: „Die Shanghai Science and Technology Innovation Group würdigt die bahnbrechenden Fortschritte des Teams von Professor WU Tailin von Force Engine im Bereich AI for Engineering voll und ganz. Das Unternehmen geht von dem schwierigen Problem der intelligenten Steuerung von Plasma bei kontrollierter Kernfusion aus. Sein KI-nativer Engine, der sowohl physikalische Mechanismen als auch Datenvorteile kombiniert, verbessert die Simulationseffizienz erheblich und wurde bereits auf Szenarien wie Ölreservoirs und Luft- und Raumfahrt ausgeweitet. Als langfristiger Investor sind wir zuversichtlich hinsichtlich der globalen Wettbewerbsfähigkeit der chinesischen Hard-Technologie. Wir werden industrielle Ressourcen integrieren, um Force Engine bei der Stärkung seiner Kerntechnologien zu unterstützen, die frühzeitige Umsetzung von Anwendungen im Bereich Kernfusion und industrielle Simulation voranzutreiben und dazu beizutragen, ein neues Muster für AI4E im globalen technologischen Wettbewerb zu schaffen.“

Fudan University Science and Technology Innovation erklärte: „Wir sind zuversichtlich hinsichtlich der technischen Akkumulation und des Industrialisierungspotenzials von Force Engine im Bereich AI4Engineering. Das Unternehmen verifiziert die technischen Grenzen in schwierigen Szenarien wie kontrollierter Kernfusion und Luft- und Raumfahrt und baut KI-native Fähigkeiten auf, die Simulation, Steuerung, Diagnose und Gestaltung abdecken. Es wird voraussichtlich die Forschung und Entwicklung komplexer Ingenieursysteme von der erfahrungs- und hochkostenintensiven Berechnungssteuerung zu einer gemeinsamen Steuerung durch Daten, Modelle und echte Systeme fördern. Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit dem Unternehmen seine Umsetzung in Bereichen wie Energie und Hochfertigung zu beschleunigen.“

Longson Venture Capital erklärte: „Als erstes chinesisches Unternehmen für AI for Engineering, das auf generativer KI als Basisplattform basiert, beginnt das Unternehmen zuerst mit dem schwierigsten Problem im Ingenieurbereich, der kontrollierten Kernfusion – die Kernfusion umfasst eine hochdimensionale stark gekoppelte Steuerung mit Variablen im Billionenbereich. Derzeit hat das Unternehmen eine Millisekunden-Steuerungsreaktion auf Plasmainstabilitäten in der Simulationsumgebung realisiert und eine tiefe Zusammenarbeit mit führenden Anbietern von Fusionsanlagen erreicht. Wir sind zuversichtlich hinsichtlich seiner technischen Barrieren und Umsetzungsfähigkeiten. Die Technologie, die in hochdimensionalen komplexen Ingenieurszenarien wie der Kernfusion entwickelt wurde, verfügt über eine starke Fähigkeit zur dimensionsreduzierten Wiederverwendung und kann auf breite Märkte wie Kernenergie, Luft- und Raumfahrt sowie Hochfertigung ausgeweitet werden. Wir erwarten, dass das Unternehmen fortlaufend physikalische Großmodelle und Ingenieur-Agenten iteriert, eine inländische Kernbasisplattform für die ingenieurmäßige Simulation durch KI aufbaut und die Durchbrüche Chinas in der Hochindustrie und Energietechnologie unterstützt.“

Chengwei Capital erklärte: „Chengwei Capital engagiert sich seit langem in den Schnittstellenbereichen der Spitzentechnologie. Wir gehen davon aus, dass der nächste Durchbruch von AI4Engineering nicht in der punktuellen Ersetzung herkömmlicher CAE-Software liegt, sondern im Aufbau einer KI-nativen Basisplattform, die die gesamte Kette „Simulation – Steuerung – Diagnose“ abdeckt. Das Team von Force Engine verfügt sowohl über herausragende physikalische akademische Grundlagen als auch über ausgeprägte Fähigkeiten zur ingenieurmäßigen Umsetzung. Es wählt das ultimative Szenario mit starker Kopplung mehrerer physikalischer Felder, die kontrollierte Kernfusion, als Prüfstein aus und realisiert zuerst die Verifikation auf Geräteebene. Dieser Weg, die technische Obergrenze durch das schwierigste Szenario zu definieren, stimmt voll und ganz mit unserer Investitionsphilosophie „wenig aber fein, hohe Investitionen, langfristige Begleitung“ überein. Chengwei Capital freut sich darauf, Force Engine zu begleiten, AI4Engineering vom Labor in den echten industriellen geschlossenen Zyklus zu bringen, das Paradigma für die Forschung und Entwicklung komplexer Ingenieursysteme neu zu gestalten und dann zu erleben, dass KI sich an menschlichen Zielen orientiert und einen neuen Evolutionspfad für das Verständnis und die sichere Beeinflussung komplexer physikalischer Systeme bietet.“

Lighthouse Capital erklärte: „AI4S entwickelt sich von der Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen zur Modellierung und Beeinflussung komplexer Ingenieursysteme. AI4Engineering ist eine wichtige Richtung, die Spitzenalgorithmen und industriellen Wert verbindet. Force Engine konzentriert sich auf generative Simulation und intelligente Steuerung, beginnt mit dem schwierigen Szenario der kontrollierten Kernfusion und sein Team verfügt über Fähigkeiten in KI-Forschung, physikalischem Verständnis und ingenieurmäßiger Umsetzung. Lighthouse Capital ist seit langem zuversichtlich hinsichtlich der plattformartigen Chancen, die durch die tiefe Entwicklung von AI4E im Ingenieurbereich entstehen, und freut sich darauf, Force Engine bei seiner Entwicklung zu einer allgemeinen Basisplattform zu begleiten, die KI in die physische Welt führt.“