AI研發(fā)管理：

依靠數據大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型、蒙特卡洛樹(shù)模型中贝，實(shí)現目標化合物的逆向合成，目標分子的實(shí)驗收率優(yōu)化提升；

實(shí)驗管理：

以任務(wù)分配為驅動(dòng)，對不同實(shí)驗賦予不同用戶(hù)查看權限；

自動(dòng)計算配方成分用量矩乐，根據實(shí)驗消耗進(jìn)行成本核算缔粤；

實(shí)驗偏差管理，對出現的偏差結果進(jìn)行提醒。

產(chǎn)品管理：

建立企業(yè)研發(fā)數據庫膏蜕，根據產(chǎn)品類(lèi)型、性能等相關(guān)屬性分類(lèi)匯總；產(chǎn)品與工藝路線(xiàn)權限分離，指定人員查看工藝路線(xiàn)，保證科研成果數據安全性

AI輔助研發(fā)——逆向合成

AI輔助研發(fā)——收率優(yōu)化

依靠MAI-CLI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型和蒙特卡洛樹(shù)搜索建立算法平臺，實(shí)現有機化合物的逆向推導。

• 系統已涵括全球專(zhuān)利信息數據庫和PubChem中的10億分子式及合成路線(xiàn)使用時(shí)可直接在系統中進(jìn)行檢索，指導研發(fā)工作，提高研發(fā)效率

• 系統保存本公司所有的歷史研發(fā)分子式驻谆，儲備科研經(jīng)驗，提高研發(fā)核心競爭力。

依靠MAI-CLI貝葉斯算法，來(lái)預測不同原料配比下的不同實(shí)驗收率

• 實(shí)驗方案管理:從研發(fā)數據庫中選擇方案影響因素锥晴，比如實(shí)驗方案涉及的配體、溶劑、底物骤脱、反應參數;AI根據各參與物的特性、歷史實(shí)驗數據、實(shí)驗經(jīng)驗等因素推薦若干種實(shí)驗方案

• AI實(shí)驗交互算法:根據AI推薦的實(shí)驗方案進(jìn)行實(shí)驗，將實(shí)驗結果反饋至AI模型，通過(guò)人與算法模型交互式地推進(jìn)實(shí)驗過(guò)程，以盡可能少的實(shí)驗次數找到理想的反應條件使反應收率最大化。

• 實(shí)驗輪次管理:每輪實(shí)驗方案、結果 收率記錄跟蹤象做，并將每輪實(shí)驗收率趨勢可視化。

產(chǎn)品管理：

• 系統中建立研發(fā)數據庫，用于存儲科研成果系統支持結構式相似性檢索、子結構檢索熏准、超結構檢索等多種高級檢索方式沿盅。

• 支持多權限管理，精確到每個(gè)用戶(hù)的新建、修改、查看汰圆、刪除。

• 支持歷史科研成果批量導入，一站式解決科研經(jīng)驗斷層難題，實(shí)現科研經(jīng)驗的長(cháng)期累積。