1.Data-drevet modellering: Analyser historiske eksperimentelle data gjennom maskinlæring, bygger prediktive modeller og screener raskt optimale molekylære designløsninger.
2. Molekylær generering og optimalisering: Designer automatisk nye molekylære strukturer ved bruk av generative motstridende nettverk (GAN) eller Graph Neural Networks (GNN), og iterativt optimaliserer ytelsen gjennom forsterkningslæring.
3. Multi-objektive balansering: Kombiner multi-oppgavelæring for å synkronisere prediksjonen av kompatibiliteten og miljøvern av vannredusatorer med forskjellige sement/blandinger for å oppnå en omfattende ytelsesbalanse.
4. Simuleringsakselerasjon: Integrering av molekylær dynamikksimulering og AI for å forutsi adsorpsjonsatferd for vannreduserende middel på overflaten av sementpartikler, og erstatte en del av den eksperimentelle verifiseringen.
5. INTELLIGENT FORMULA ANBEFALING: Basert på de faktiske prosjektkravene, anbefaler AI -systemet automatisk passende formler, og forkorter FoU -syklusen med mer enn 50%.
