1. Modeliranje, ki ga poganjamo,: Analizirajte zgodovinske eksperimentalne podatke s pomočjo strojnega učenja, izdelajte napovedne modele in hitro pregledate optimalne molekularne oblikovalske rešitve.
2. Molekularna generacija in optimizacija: samodejno oblikujte nove molekularne strukture z uporabo generativnih nasprotnih omrežij (GAN) ali grafikonov nevronskih omrežij (GNN) in iterativno optimizirate uspešnost z okrepitvenim učenjem.
3.Multi-objektivno uravnoteženje: Združite učenje z več nalogami za sinhronizacijo napovedovanja združljivosti in varstva okoljske varstva reduktorjev vode z različnimi cementi/primesi, da dosežete celovito ravnotežje uspešnosti.
4.Simulacijski pospešek: Vključevanje simulacije molekularne dinamike in AI za napovedovanje adsorpcijskega vedenja vodenja vode na površini cementnih delcev, ki nadomešča del eksperimentalnega preverjanja.
5. Priporočilo za inteligentno formulo: Na podlagi dejanskih zahtev projekta sistem AI samodejno priporoča ustrezne formule, kar skrajša cikel raziskav in razvoja za več kot 50%.
