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AI×機器人驅動物質發(fā)現(xiàn)新范式 | 電解液配方優(yōu)化平臺

更新時間:2025-09-02瀏覽:697次

新物質的發(fā)現(xiàn),遵循 “設計—制造—測試—分析"(DMTA)的迭代過程。人工智能在物質發(fā)現(xiàn)領域實現(xiàn)了分子結構的智能設計,猶如在數(shù)字世界進行一場實驗,我們稱之為 “干實驗"。然而,要讓這些數(shù)字設計真正落地并持續(xù)優(yōu)化,必須通過物理世界的實驗與驗證,我們稱之為 “濕實驗"。真實世界的實驗也能產(chǎn)生有效數(shù)據(jù)反哺數(shù)字世界的模型,優(yōu)化模型預測、判斷和設計。但在實驗執(zhí)行和數(shù)據(jù)收集方面,傳統(tǒng)的人工實驗逐漸成為效能瓶頸。實驗通量低、誤差易累積、主觀性難避免。而機器人化學基于精密硬件和自動化技術,能 7×24 小時不間斷工作,每日完成上千次實驗,將操作誤差壓縮至 5% 以下,極大地提升實驗效率與數(shù)據(jù)的可靠性。


在當今科技創(chuàng)新的前沿領域,人工智能與自動化技術的融合正引領著一場物質發(fā)現(xiàn)研發(fā)范式的深刻變革。晶泰科技憑借其智能自主實驗平臺,將數(shù)據(jù)驅動的AI預測模型與自動化機器人技術無縫整合,構建了一套高效、自主驅動的物質發(fā)現(xiàn)體系。這一創(chuàng)新體系不僅加速了化學空間的探索進程,更為制藥、新材料等行業(yè)研發(fā)提供了全新的基礎設施,重新定義了物質發(fā)現(xiàn)的速度與效率邊界。

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數(shù)據(jù)驅動的AI應用范式


在 AI 行業(yè)應用中,數(shù)據(jù)作為基礎性要素,構成了整個智能系統(tǒng)的基石。其核心邏輯遵循 “數(shù)據(jù)→模型→應用→解決方案" 的正向循環(huán):高質量的數(shù)據(jù)通過訓練 AI 模型產(chǎn)生智能自主能力,模型能力轉化為具體行業(yè)應用場景,最終落地形成可復用的解決方案。這一閉環(huán)體系確保了 AI 技術能夠持續(xù)從數(shù)據(jù)中學習、優(yōu)化并創(chuàng)造價值。


晶泰科技智能自主實驗平臺聚焦數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全生命周期管理,從收集、治理到應用,構建了一套完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系。結合 AI 模型和自動化機器人打造的實驗工站,以前所未有的速度完成智能實驗執(zhí)行和高效數(shù)據(jù)治理,實現(xiàn)了基于算法的 AI 分子設計和反應預測與自動化機器人合成實驗的迭代閉環(huán),快速探索廣袤的化學空間。


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干濕實驗閉環(huán)技術路徑


晶泰科技通過三大核心技術組件構建了領先的智能自主實驗平臺,形成了 “算法設計→機器人實驗→數(shù)據(jù)反饋→模型迭代" 的完整閉環(huán)。這一創(chuàng)新架構突破了傳統(tǒng)化學研究的效率瓶頸,以前所未有的速度推動物質發(fā)現(xiàn)進程。通過這一技術架構,平臺實現(xiàn)了 AI 分子設計、方案預測以及自動化機器人實驗的迭代閉環(huán)。


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應用案例:
晶泰科技電解液配方優(yōu)化平臺


晶泰科技的電解液配方優(yōu)化平臺由三大模塊構成:通用人工智能、專有大模型,以及自主實驗室。


通用人工智能模塊主要實現(xiàn)文獻和專利等公開數(shù)據(jù)的采集和知識庫的構建,為項目開展提供原料庫和初始配方;專有大模型模塊實現(xiàn)分子設計、性質預測、配方優(yōu)化以及機理解讀等功能,推薦新的配方;自主實驗室模塊實現(xiàn)配方的自動化精確制備和表征,驗證算法推薦的配方,并產(chǎn)生新的實驗數(shù)據(jù),為算法模型的優(yōu)化提供物質支持。三個模塊的有機結合,能夠高效實現(xiàn)預期指標的電解液配方。

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電解液配方優(yōu)化平臺工作流程


晶泰科技的電解液配方優(yōu)化平臺工作流程分為六步,分別為確定應用場景、生成初始配方、構建性質預測模型、采用模型推薦新配方、自動化配方制備和表征、以及定向分子設計及合成,其中 3 到 6 步為迭代形式來獲得滿足要求的電解液配方。


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第一步,由項目組科學家確定應用場景,比如需要針對高電壓和寬溫度場景,優(yōu)化新的電解液配方;


第二步,構建項目相關的專題知識庫及結構化數(shù)據(jù)處理。首先通過提示詞定制檢索模板,利用大語言模型評分,篩選高相關文獻和專利,構建專題知識庫;其次,采用 LLM、OCR 等多模態(tài) AI 模型,從文獻和專利中采集出項目相關的數(shù)據(jù);


第三步,采用量子物理模擬計算以及深度學習模型,不僅可以對相關性質進行預測,還能根據(jù)預期性質進行結構生成,用于新添加劑分子的設計;


第四步,根據(jù)我們選用的物料體系,采用多目標貝葉斯優(yōu)化等方法,生成新的配方組合及比例,用于實驗制備和測試;


第五步,自動化配方實驗,依托晶泰科技自研的自動化及數(shù)字化電解液配方優(yōu)化平臺,實現(xiàn)配方的精確配置、數(shù)字化記錄、及表征測試等功能,從而驗證算法推薦的配方有效性,并產(chǎn)生新的實驗數(shù)據(jù),進一步優(yōu)化算法模型;


第六步,如果在已有的化合物組分空間,通過不同配比,不能獲得滿足目標性質的配方,就需要把化合物選擇空間拓展到新的化學空間,通過定向分子設計及合成模塊來實現(xiàn)。如:使用晶泰的 XMolGen 軟件,通過商業(yè)砌塊庫進行符合化學反應規(guī)則的 R 基替換生成新分子。任務完成后,可以輕松進行查看、編輯、保存、導出和排序等操作。生成的分子兼具新穎性和可合成性,并可通過自動化平臺快速合成。


在全球能源轉型加速與動力電池性能升級的雙重驅動下,電解液作為電池開發(fā)的重要部分,其配方創(chuàng)新已成為突破高能量密度、長循環(huán)壽命、寬溫域適應性等關鍵指標的核心瓶頸。傳統(tǒng)研發(fā)模式因依賴經(jīng)驗試錯、數(shù)據(jù)利用率低、實驗成本高昂等問題,難以滿足行業(yè)對研發(fā)效率與精度的迫切需求。在此背景下,電解液配方優(yōu)化平臺的構建成為必然趨勢——它通過人工智能技術實現(xiàn)文獻專利數(shù)據(jù)的結構化解析、分子設計與性質預測,并依托自動化機器人工作站完成配方的高精度制備與表征,形成 “AI 預測-機器人驗證" 的閉環(huán)迭代,有效解決了研發(fā)周期長、數(shù)據(jù)碎片化、實驗重復性差等痛點。這種 “AI+機器人" 的技術賦能模式,不僅可以將電解液研發(fā)周期縮短,更推動行業(yè)從 “經(jīng)驗驅動" 向 “數(shù)據(jù)驅動" “智能驅動" 轉型,成為新能源新材料企業(yè)構建核心競爭力的關鍵基建。

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AI×機器人驅動研發(fā)智能變革


晶泰科技智能自主實驗平臺,以 200 多種垂直領域 AI 模型融合打造化學超級大腦,指導物質結構與實驗設計;以實驗室自動化機器人高效完成高通量精準化學執(zhí)行與數(shù)據(jù)治理;機器人收集的真實場景結構化數(shù)據(jù)再反哺訓練 AI 模型,讓預測更準、設計更優(yōu)。晶泰科技智能自主實驗平臺通過 AI 與機器人的協(xié)同,實現(xiàn)了從 “經(jīng)驗驅動" 到 “數(shù)據(jù)驅動" 的研究范式轉變,為物質發(fā)現(xiàn)領域帶來雙重突破性價值。


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技術整合者

突破核心技術難點,整合 AI 算法、自動化控制、數(shù)據(jù)分析等多領域技術


場景適配者

提供跨功能、跨行業(yè)、跨領域的智能實驗室解決方案,滿足多樣化需求


范式革新者

以 “AI×機器人" 構筑物質發(fā)現(xiàn)新范式,打造行業(yè)研發(fā)新基建


晶泰科技目前擁有 5000 平米的自有智能自主實驗室,充分賦能內部業(yè)務研發(fā)場景,并積累技術應用經(jīng)驗。同時,智能自主實驗平臺產(chǎn)業(yè)化落地成果已擴展到生物醫(yī)藥、新能源、新材料、石油化工、中藥現(xiàn)代化、化學自動化等領域,平臺已廣泛應用于涵蓋有機合成、配方優(yōu)化、催化劑研發(fā)和電解液工程等合成化學研究場景。




 

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