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速智通科技是一家以自動(dòng)化和人工智能驅(qū)動(dòng)的科技型公司。公司以模塊化設(shè)計(jì)策略,重點(diǎn)突破高通量實(shí)驗(yàn)平臺(tái)硬件、軟件和AI等技術(shù)應(yīng)用,致力于為化學(xué)、材料等領(lǐng)域科研實(shí)驗(yàn)室提供專(zhuān)業(yè)自動(dòng)化智能化解決方案和技術(shù)支持。
近年來(lái), 由于大規(guī)模云計(jì)算機(jī)計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的飛速提升、高通量數(shù)據(jù)的不斷積累、先進(jìn)算法的日趨成熟, 人工智能進(jìn)入了新一輪的發(fā)展熱潮, 尤其被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、生物信息學(xué)、無(wú)人駕駛、無(wú)人機(jī)、智能營(yíng)銷(xiāo)、網(wǎng)絡(luò)防御、決策管理等高科技前沿領(lǐng)域. 以化學(xué)這一重要自然基礎(chǔ)學(xué)科為例, 傳統(tǒng)研究范式常常通過(guò)試錯(cuò)和變量降維的方式來(lái)建立模型, 但由于研究對(duì)象復(fù)雜化和高維化, 研究效率低和信息丟失的問(wèn)題變得日益嚴(yán)重. 人工智能擅長(zhǎng)對(duì)高復(fù)雜度、高維度數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析, 能夠從海量數(shù)據(jù)中尋找變量之間的“隱藏”關(guān)聯(lián), 發(fā)現(xiàn)物質(zhì)科學(xué)的內(nèi)在規(guī)律. 因此, 人工智能被認(rèn)為繼實(shí)驗(yàn)、理論、模擬之后的第四大研究范式. 近期, 人工智能在化學(xué)科學(xué)基礎(chǔ)研究中取得了不少突破. 例如, 德國(guó)明斯特大學(xué)Segler等人結(jié)合蒙特卡洛樹(shù)搜索與擴(kuò)展策略網(wǎng)絡(luò), 通過(guò)對(duì)1200萬(wàn)個(gè)反應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練, 搜索到合適的逆合成路徑, 加速了計(jì)算機(jī)輔助合成路線(xiàn)設(shè)計(jì)的發(fā)展. 復(fù)旦大學(xué)劉智攀教授結(jié)合表面隨機(jī)行走算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)訓(xùn)練分子和材料的勢(shì)能面數(shù)據(jù), 大幅度加速了材料結(jié)構(gòu)演化和化學(xué)反應(yīng)的預(yù)測(cè). 美國(guó)西北大學(xué)Wolverton等人搭建了量子材料數(shù)據(jù)庫(kù), 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)對(duì)鋰離子電池催化劑和電極材料、鎂合金結(jié)構(gòu)和新型三組分材料的預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì).
查看全文化學(xué)學(xué)科為物質(zhì)科學(xué)提供新的研究對(duì)象與模型, 同時(shí)又為材料科學(xué)與工程、生命科學(xué)和健康技術(shù)、工程科學(xué)與應(yīng)用等提供強(qiáng)大的物質(zhì)保障與認(rèn)知工具. 化學(xué)對(duì)其他學(xué)科承前啟后的貢獻(xiàn), 得益于其創(chuàng)造物質(zhì)的能力, 源于合成化學(xué)的創(chuàng)造力和支撐性. 合成化學(xué)在促進(jìn)人類(lèi)認(rèn)識(shí)、利用和改造自然、推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展方面具有不可替代的作用.
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