1.DATA balstīta modelēšana: analizējiet vēsturiskos eksperimentālos datus, izmantojot mašīnu apguvi, izveidojiet paredzamos modeļus un ātri pārbaudiet optimālus molekulārā dizaina risinājumus.
2.Molekulārā ģenerēšana un optimizācija: automātiski projektējiet jaunas molekulārās struktūras, izmantojot ģeneratīvus pretrunīgus tīklus (GAN) vai grafika neironu tīklus (GNN), un iteratīvi optimizējiet veiktspēju, izmantojot pastiprināšanas mācīšanos.
3. Daudzkārtējs līdzsvarošana: apvienojiet vairāku uzdevumu mācīšanos, lai sinhronizētu ūdens reduktoru savietojamības un vides aizsardzības prognozēšanu ar dažādiem cementiem/piejaukumiem, lai panāktu visaptverošu veiktspējas līdzsvaru.
4. Simulācijas paātrinājums: molekulārās dinamikas simulācijas un AI integrēšana, lai prognozētu ūdens reducējošā līdzekļa adsorbcijas izturēšanos uz cementa daļiņu virsmas, aizstājot daļu no eksperimentālās pārbaudes.
5.Iteligentā formulas ieteikums: Balstoties uz faktiskajām projekta prasībām, AI sistēma automātiski iesaka piemērotas formulas, saīsinot pētniecības un attīstības ciklu par vairāk nekā 50%.
