1. Duomenų pagrįstas modeliavimas: Išanalizuokite istorinius eksperimentinius duomenis naudodamiesi mašininiu mokymuisi, kurkite nuspėjamuosius modelius ir greitai ekrane Optimalūs molekulinių projektavimo sprendimai.
2.Molekulinė generavimas ir optimizavimas: automatiškai suprojektuokite naujas molekulines struktūras, naudodamiesi generaliniais prieštariniais tinklais (GAN) arba grafinių nervų tinklais (GNN), ir pakartotinai optimizuokite našumą per stiprinimo mokymąsi.
3.Multi-objektyvas balansavimas: sujunkite daugialypės užduoties mokymąsi, kad sinchronizuotumėte vandens reduktorių suderinamumo ir aplinkos apsaugos numatymą skirtingais cementais/priemaišomis, kad būtų pasiektas išsamus našumo pusiausvyra.
4.Simuliacijos pagreitis: Molekulinės dinamikos modeliavimo integravimas ir AI, siekiant numatyti vandens redukuojančio agento adsorbcijos elgseną ant cemento dalelių paviršiaus, pakeisdama dalį eksperimentinio patikrinimo.
5. Intelligent Formulės Rekomendacija: Remiantis faktiniais projekto reikalavimais, AI sistema automatiškai rekomenduoja tinkamas formules, sutrumpindama R&D ciklą daugiau nei 50%.
