1. Modelarea bazată pe date: Analizați datele experimentale istorice prin învățarea automată, construiți modele predictive și ecranizați rapid soluții optime de proiectare moleculară.
2. Generarea și optimizarea moleculară: Proiectarea automată a structurilor moleculare noi folosind rețele adversare generative (GAN) sau rețele neuronale grafice (GNN) și optimizează iterativ performanța prin învățarea de consolidare.
3. Echilibrarea cu obiecte de lucru: Combinați învățarea multi-sarcină pentru a sincroniza predicția compatibilității și a protecției asupra mediului reductoarelor de apă cu diferite cimenturi/amestecuri pentru a obține un echilibru cuprinzător de performanță.
4. Accelerarea de sistem: integrarea simulării dinamicii moleculare și AI pentru a prezice comportamentul de adsorbție a agentului de reducere a apei pe suprafața particulelor de ciment, înlocuind o parte a verificării experimentale.
5. Recomandarea formulei interesante: Pe baza cerințelor reale ale proiectului, sistemul AI recomandă automat formule adecvate, scurtarea ciclului de cercetare și dezvoltare cu mai mult de 50%.
