随着科技的进步，材料科学正经历着前所未有的变革。传统的材料开发方法通常依赖于经验和试错法，过程缓慢且成本高昂。然而，数据驱动的材料配方设计与优化技术正在改变这一现状。通过大数据、机器学习和人工智能等前沿技术，科学家们能够更快速、更精确地开发新材料。这种方法带来了许多机遇，但也面临一些挑战。
讲座内容抢先看
在本次讲座中，您将了解到：
· 大数据时代“数字资产”如何有效利用？
· AI如何助力材料研发？
· AI与传统工业实验如何高效结合，提升研发效率？
· 便捷的AI工具“MaXFlow”如何助力”AI4S“？
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在案例环解，
我们将为大家展示：
1
数据驱动模式提高材料研发效率
传统材料研发过程通常需要几年甚至几十年的时间才能从实验室走向市场。数据驱动的材料设计通过利用海量的实验数据和计算模拟，可以显著缩短这一过程。例如，机器学习算法可以从大量数据中发现潜在的材料配方，并预测其性能。这大大减少了实验次数和时间，提高了研发效率。
2
AI模型精确预测材料性能
通过数据分析和机器学习模型，研究人员可以在实验前就对材料的性能进行预测。这不仅可以减少实验资源的浪费，还可以提高新材料的成功率。例如，分子动力学模拟和量子化学计算可以提供关于材料微观结构和性能的详细信息，为设计优化提供有力支持。
3
EDBO--创新材料设计
数据驱动方法能够发现传统方法无法发现的材料组合和结构。通过大数据分析，可以识别出新的材料特性和性能优化路径，从而开发出具有优异性能的新材料。例如，在能源存储、半导体、催化剂等领域，数据驱动的方法已经开始展示其强大的创新潜力。
案例简览
利用静电喷涂沉积(ESD)工艺在硬质合金刀具刀片上涂覆二硫化钼(MoS2)固体润滑剂。利用支持向量机和遗传算法可支持静电放电过程中涂层厚度的快速、精确估计和优化。
图 | 不同静电喷涂图层厚度的实验数据集
利用MaXFlow分子模拟与人工智能平台搭建高通量机器学习工作流，测试最佳预测模型，用于喷涂厚度预测。
图 | 建立不同机器学习模型
验证不同模型的预测能力，选择最佳模型。
图 | 建立不同机器学习模型
图 | 最佳算法的预测效果与实验比对
将最佳模型保存APP
图 | APP资源广场
图 | 将预测模型保存成APP，
直接使用配方数据进行预测
数据驱动的材料配方设计与优化技术为材料科学带来了前所未有的机遇。它不仅可以显著提高研发效率和精确度，还能够推动材料创新，发现传统方法难以实现的新材料。然而，这种方法也面临数据质量、模型可解释性、多尺度建模和实验验证等诸多挑战。只有在克服这些挑战的基础上，数据驱动的材料设计才能真正发挥其潜力，推动材料科学的飞跃发展。未来，随着数据科学和材料科学的不断融合，数据驱动的材料设计技术必将为新材料的开发开辟更加广阔的前景。
数据驱动革新
材料配方设计与优化技术
6月28日14:00
提前预约直播间
MaXFlow
分子模拟与人工智能平台
从事创新研究的实验科学家，可以立刻应用MaXFlow所提供的大量基于人工智能和理论计算的预测模型来帮助他们设计所关心的创新分子和配方，并对研究对象的性质进行定量和定性预测，把握正确的创新方向，减少不必要的实验，大幅度缩短研发周期，改变传统的实验试错的创新模式。
人工智能专家和模拟专家，可以利用MaXFlow的科学计算引擎（量子力学，分子力学，分子动力学等多尺度计算模拟方法），人工智能计算引擎和SDH科学数据基因组，通过先进的数据流程集成工具，构建具有创新性和方便易用的定量和定性预测模型，支持实验科学家的创新研究，并通过实验科学家的不断反馈来提升模型预测的精准度。预测模型将成为企业和研发机构的标志性核心创新能力，也彰显了人工智能和模拟专家的核心价值。
创腾科技有限公司
创腾科技专注医药和材料科学研发领域20年，通过对云计算，移动互联和科学人工智能的技术的创新应用，帮助企业和创新科研机构快速进行研发的数字化转型，实现智能创新。
创腾科技拥从数字化研发到智能创新的整体移动互联解决方案，包括iLabPower数字化研发平台（涵盖研发与质量检测），SDH科学数据基因组和MaXFlow分子模拟与人工智能平台。
创腾科技拥有超过千家用户，正在服务数万名中国的科技精英、科研机构，名列前茅的制药企业，CRO/CDMO和石油化工企业，以及新药创新的明星企业都在利用创腾科技的数字化研发及智能创新平台，实现其智能创新的核心战略规划。
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