多源数据融合文献 / 实验 / 数据库 / 计算结果
AI Drug & Materials
候选分子与材料智能筛选
融合文献、实验与计算数据，将大规模候选空间转化为可验证的优先级清单。
01
方案概述
面向药物分子、催化材料、膜材料、吸附剂、配方组分、电池材料等研发场景，整合文献、实验记录、数据库和计算模拟结果，完成数据治理、特征工程、模型训练、候选排序、多目标优化与验证迭代，帮助研发团队从海量候选对象中快速定位高潜力方案。
特征工程描述符构建、单位统一、质量标注
智能排序性能预测、置信度评估、优先级清单
闭环验证实验或高精度计算反馈模型更新
02
适用场景
- 药物分子、配体、催化剂或功能单体筛选
- 电池材料、膜材料、吸附剂、MOF / COF 等材料优选
- 多指标约束下的性能、稳定性、成本和可制备性平衡
- 已有实验数据分散，需要整理成可复用 AI 数据资产
- 减少盲目试错，优先验证高潜力候选对象
03
整体流程
约束与指标
计算数据
构建特征体系
排序推荐
参数优化
反馈更新模型
04
技术模块
- 多源数据融合：统一整合文献、实验、数据库和计算数据，建立可追溯的数据结构与质量标签。
- 知识库与文献挖掘：抽取分子/材料实体、结构关系、实验条件和性能指标，发现潜在设计规律。
- 机器学习预测：基于分子、材料、工艺和环境特征预测目标性能，并输出模型解释与不确定性。
- 多目标优化：综合性能、稳定性、成本、毒性、可制备性等指标，获得优先验证候选集。
05
项目价值
提升筛选效率自动化处理大规模候选空间
降低试错成本优先验证高潜力对象
缩短研发周期并行完成数据、模型和候选决策
支持持续复用沉淀数据、模型和筛选规则
AI/模拟
表征/耗材