1. Modelado impulsado por los datos: analice datos experimentales históricos a través del aprendizaje automático, cree modelos predictivos y detecte rápidamente soluciones de diseño molecular óptimos.
2. Generación y optimización moleculares: diseñe automáticamente estructuras moleculares novedosas que utilizan redes adversas generativas (GaN) o redes neuronales gráficas (GNN), y optimizan iterativamente el rendimiento a través del aprendizaje de refuerzo.
3. Balanceo de objetivos multo: combine el aprendizaje de tareas múltiples para sincronizar la predicción de la compatibilidad y la protección del medio ambiente de los reductores de agua con diferentes cementos/aditivos para lograr un equilibrio integral de rendimiento.
4. Aceleración de la simulación: Integración de la simulación de dinámica molecular y IA para predecir el comportamiento de adsorción del agente reductor de agua en la superficie de las partículas de cemento, reemplazando parte de la verificación experimental.
5. Recomendación de fórmula inteligente: según los requisitos reales del proyecto, el sistema AI recomienda automáticamente fórmulas adecuadas, acortando el ciclo de I + D en más del 50%.
