Die Entdeckung neuer Substanzen folgt dem iterativen Prozess „Design-Manufacturing-Test-Analyse“ (DMTA). Künstliche Intelligenz ermöglicht die intelligente Gestaltung molekularer Strukturen im Bereich der Entdeckung von Materie, wie ein Experiment in der digitalen Welt, das wir "trockene Experimente" nennen. Um diese digitalen Entwürfe jedoch wirklich zu erreichen und kontinuierlich zu optimieren, müssen sie durch Experimente und Verifikationen in der physischen Welt durchgeführt werden, die wir „Nassexperimente“ nennen. Experimente in der realen Welt können auch effektive Datenmodelle der digitalen Welt generieren, die die Modellvorhersage, Urteil und Design optimieren. Aber bei der Ausführung von Experimenten und der Datensammlung werden traditionelle künstliche Experimente allmählich zu einem Performance-Engpässen. Der experimentelle Durchfluss ist gering, Fehler können sich akkumulieren und Subjektivität ist schwer zu vermeiden. Die Roboterchemie basiert auf Präzisionshardware und Automatisierungstechnologien und kann rund um die Uhr ununterbrochen arbeiten, tausende Experimente täglich durchführen und Betriebsfehler auf weniger als 5% reduzieren, was die Effizienz und Zuverlässigkeit der Daten erheblich verbessert.

An der Spitze der heutigen wissenschaftlichen und technologischen Innovationen führt die Integration von künstlicher Intelligenz und Automatisierungstechnologien zu einem tiefgreifenden Wandel des Paradigms der Materialentdeckung und Entwicklung.Crystal TechnologieMit seiner intelligenten autonomen Experimentalplattform werden datengestützte KI-Vorhersagemodelle nahtlos mit automatisierter Robotik integriert, um ein effizientes, autonomes Substanzentfundsystem aufzubauen. Dieses innovative System beschleunigt nicht nur die Erforschung des chemischen Raumes, sondern bietet auch eine völlig neue Infrastruktur für die Forschung und Entwicklung von Industrien wie Pharma und neuen Materialien und definiert die Grenzen der Geschwindigkeit und Effizienz der Entdeckung von Substanzen neu.

Datengetriebenes AI-Anwendungsparadismus

In der Anwendung in der KI-Industrie bilden Daten als Grundelement den Grundstein eines gesamten intelligenten Systems. Die Kernlogik folgt dem positiven Kreislauf „Daten → Modelle → Anwendungen → Lösungen“: Qualitativ hochwertige Daten erzeugen intelligente Autonomie durch die Ausbildung von KI-Modellen, die sich in branchenspezifische Anwendungsszenarien verwandeln und schließlich zu wiederverwendbaren Lösungen entwickeln. Dieses geschlossene System stellt sicher, dass KI-Technologien kontinuierlich aus den Daten lernen, optimieren und Wert schaffen können.

Crystal Tech intelligente autonome experimentelle Plattform im FokusDatenanlagenDas gesamte Lebenszyklus-Management, von der Sammlung über die Governance bis hin zur Anwendung, bildet ein komplettes System für das Datenmanagement. Die Kombination von KI-Modellen und von automatisierten Robotern erstellten Laborstationen ermöglicht eine intelligente Experimentausführung und eine effiziente Datenverwaltung mit beispielloser Geschwindigkeit, wodurch algorithmusbasiertes KI-Molekülendesign und eine iterative geschlossene Schleife der Reaktionsvorhagung mit automatisierten Robotersyntheseexperimenten ermöglicht werden, um den weiten chemischen Raum schnell zu erkunden.

Schließkreis-Technologieweg für trockene und feuchte Experimente

Crystal Tech hat eine führende intelligente autonome Experimentalplattform mit drei Kerntechnologiekomponenten aufgebaut, die einen vollständigen geschlossenen Schleifen von „Algorithmus-Design → Roboter-Experiment → Datenfeedback → Modelliteration“ bilden. Diese innovative Architektur durchbricht die Effizienzengpässe der herkömmlichen chemischen Forschung und treibt den Prozess der Entdeckung von Substanzen mit einer Geschwindigkeit wie nie zuvor voran. Mit dieser technologischen Architektur ermöglicht die Plattform den iterativen Schließkreis für das molekulare Design von KI, die Prognose von Programmen und die Automatisierung von Roboterexperimenten.

Anwendungsfälle:

Crystal Tech Elektrolyten Rezepturen Optimierungsplattform

Die Plattform zur Optimierung der Elektrolyten-Rezepturen von Crystal Tech besteht aus drei Modulen:Allgemeine künstliche Intelligenz, proprietäre Großmodelle und autonome Labore.

Allgemeine Künstliche IntelligenzDas Modul ermöglicht hauptsächlich die Erfassung öffentlicher Daten wie Literatur und Patente und den Aufbau von Wissensbanken, um eine Rohstoffbank und eine ursprüngliche Rezeption für die Projektdurchführung bereitzustellen;Eigenes GroßmodellModule, die Funktionen wie molekulares Design, Eigenschaftsvorhersage, Rezepturenoptimierung und mechanische Interpretation ermöglichen, um neue Rezepturen zu empfehlen;Eigenständiges LaborDas Modul ermöglicht die automatisierte Präzisionsvorbereitung und Charakterisierung von Rezepten, validiert die von den Algorithmen empfohlenen Rezepte und generiert neue experimentelle Daten, die die Optimierung des Algorithmusmodells substanziell unterstützen. Die organische Kombination der drei Module ermöglicht die effiziente Erreichung der gewünschten Elektrolytformulierung.

●Plattform-Workflows zur Optimierung von Elektrolyten-Rezepturen

Der Arbeitsablauf der Plattform zur Optimierung der Elektrolyten-Rezepturen von Crystal Tech ist in sechs Schritte unterteilt:Identifizierung von Anwendungsszenarien, Erstellung von Anfangsrezepturen, Erstellung von Eigenschaftsprediktionsmodellen, Empfehlung neuer Rezepturen mithilfe von Modellen, Automatisierung der Rezeptursvorbereitung und Charakterisierung sowie orientiertes Molekulardesign und -synthese3 bis 6 Schritte sind in iterativer Form, um eine Elektrolyt-Rezeptur zu erhalten, die die Anforderungen erfüllt.

• Erster SchrittDie Projektwissenschaftler identifizieren Anwendungsszenarien, wie zum Beispiel die Notwendigkeit, neue Elektrolytrezepte für Szenarien mit hoher Spannung und breiter Temperatur zu optimieren;

• Zweiter SchrittProjektbezogene thematische Wissensbasis und strukturierte Datenverarbeitung aufbauen. Erstens benutzerdefinierte Suchvorlagen durch Hinweise, Bewertungen mit großen Sprachmodellen, Screening hochrelevanter Literatur und Patente und Aufbau einer thematischen Wissensbank; Zweitens verwenden Sie multimodale KI-Modelle wie LLM und OCR, um projektbezogene Daten aus Literatur und Patenten zu sammeln;

• Schritt 3Die Verwendung von Quantenphysikalsimulationsberechnungen und Deep-Learning-Modellen ermöglicht nicht nur die Vorhersage der relevanten Eigenschaften, sondern auch die Strukturerzeugung nach den erwarteten Eigenschaften für die Konstruktion neuer Additivmoleküle;

• Schritt 4Basierend auf dem Materialsystem, das wir wählen, werden Methoden wie die Multi-Target Bayesian Optimierung verwendet, um neue Rezepturen und Verhältnisse für die Vorbereitung und Tests von Experimenten zu generieren;

• Schritt 5Automatisieren Sie Rezepturen-Experimente, stützen Sie sich auf die automatisierte und digitale Elektrolyten-Rezepturen-Optimierungsplattform von Crystal Tech, um die genaue Konfiguration der Rezepturen, die digitale Aufzeichnung und die Charakterisierungstests zu erreichen, um die Validität der empfohlenen Rezepturen des Algorithmus zu überprüfen und neue experimentelle Daten zu generieren, um das Algorithmusmodell weiter zu optimieren;

• Schritt 6Wenn im bestehenden Komponentenraum der Verbindungen durch verschiedene Verhältnisse keine Formel erhalten werden kann, die die Zieleigenschaften erfüllt, muss der Auswahlraum der Verbindungen auf einen neuen chemischen Raum erweitert werden, der durch das orientierte Moleküldesign und das Synthesemodul erreicht wird. Zum Beispiel: Verwenden Sie die XMolGen-Software von Crystallography, um neue Moleküle über eine kommerzielle Blockbibliothek durch den Ersatz der R-Basis zu erzeugen, der den chemischen Reaktionsregeln entspricht. Nach Abschluss der Aufgabe können Sie einfach Anzeigen, Bearbeiten, Speichern, Exportieren und Sortieren. Die erzeugten Moleküle sind sowohl neuartig als auch synthetisierbar und können über eine automatisierte Plattform schnell synthetisiert werden.

Unter dem doppelten Antrieb der Beschleunigung der globalen Energiewende und der Verbesserung der Leistung der Antriebsbatterien ist Elektrolyt als wichtiger Teil der Batterienentwicklung zu einem zentralen Engpässen geworden, um Schlüsselindikatoren wie hohe Energiedichte, lange Zyklusliebsdauer und Wide-Temperatur-Anpassungsfähigkeit zu überwinden. Traditionelle Forschungs- und Entwicklungsmodelle sind aufgrund der Abhängigkeit von Erfahrungs- und Fehlerversuchen, niedriger Datennutzung und hohen Experimentskosten schwierig, die dringenden Anforderungen der Industrie an Forschungs- und Entwicklungseffizienz und Präzision zu erfüllen. In diesem Kontext ist der Aufbau einer Plattform zur Optimierung der Elektrolyten-Rezepturen ein unvermeidlicher Trend geworden - sie ermöglicht die strukturierte Analyse von Literatur-Patentdaten, das molekulare Design und die Eigenschaftsprognose durch Künstliche Intelligenz-Technologie und basiert auf automatisierten Roboter-Arbeitsstationen, um die hochpräzise Vorbereitung und Charakterisierung der Rezepturen zu vervollständigen, um eine geschlossene Kreislaufiteration der "KI-Vorhersage - Roboter-Validierung" zu bilden, die Schmerzpunkte wie lange Forschungs- und Entwicklungszyklen, Datenfragmentierung und schlechte Wiederholbarkeit von Experimenten effektiv löst. Dieses technologisch befähigte Modell von "AI + Roboter" kann nicht nur den Elektrolyten-Forschungs- und Entwicklungszyklus verkürzen, sondern auch die Transformation der Industrie von "erfahrungsgetriebenem" zu "datengetriebenem" "intelligentem Antrieb" fördern und zu einer Schlüsselinfrastruktur für den Aufbau von Kernkompetenzen von Unternehmen mit neuen Energien und neuen Materialien werden.

AI × Roboter treibt intelligente Veränderungen

Crystal Tech Intelligent Autonomous Experimental Platform, die chemisches Superbrain mit über 200 KI-Modellen in vertikalen Bereichen kombiniert, um die Struktur von Substanzen und das Design von Experimenten zu steuern; Effiziente chemische Ausführung und Datenverwaltung mit hohem Durchsatz mit Laborautomatisierungsrobotern; Strukturierte Daten aus realen Szenarien, die der Roboter sammelt, trainieren das KI-Modell, um genauere Vorhersagen und besseres Design zu ermöglichen. Die Plattform für intelligente autonome Experimente von Crystal Tech ermöglicht durch die Zusammenarbeit von KI und Robotern einen Wandel des Forschungsparadigms von „erfahrungsgetriebenem“ zu „datengetriebenem“ und bietet doppelten Durchbruchswert für die Entdeckung von Substanzen.

• Technische Integratoren

Durchbrechen Sie Kerntechnologien und integrieren Sie AI-Algorithmen, automatisierte Steuerung und Datenanalyse

• Szene-Adapter

Funktionsübergreifende, branchenübergreifende und bereichsübergreifende intelligente Laborlösungen für unterschiedliche Anforderungen

• Paradigme-Innovator

Entdecken Sie ein neues Paradigme mit Baustoffen „AI × Roboter“ und bauen Sie eine neue Industrieinfrastruktur für Forschung und Entwicklung

Crystal Tech verfügt derzeit über ein eigenes intelligentes, autonomes Labor mit einer Fläche von 5.000 Quadratmetern, das die internen Forschungs- und Entwicklungsszenarien vollständig unterstützt und Erfahrungen in technischen Anwendungen sammelt. Gleichzeitig haben die Ergebnisse der Industrialisierung der intelligenten autonomen experimentellen Plattform auf Biomedizin, neue Energien, neue Materialien, Petrochemie, Modernisierung der chinesischen Medizin, chemische Automatisierung und andere Bereiche ausgedehnt, die Plattform wurde weit verbreitet, um synthetische chemische Forschungsszenarien wie organische Synthese, Rezeptoptierungsoptimierung, Katalysatorforschung und -entwicklung und Elektrolytentechnik abzudecken.