科研预测与筛选
用数据与科学约束完成性能预测、候选筛选和实验优先级排序。
AI FOR SCIENCE
AI for Science
聚焦三类核心能力：科研预测与筛选、科研智能体与知识工作流、多模态科研数据分析。
CAPABILITY MODULES
AI for Science 能力模块
APPLICATION SCENARIOS
重点应用场景
面向科研发现与技术研发中常见的“数据有限、变量复杂、知识分散”问题。
材料筛选与性能预测
适合结构–性能建模、配方筛选、候选分子优选与实验优先级排序。
反应与分子问题
适合反应条件推荐、分子描述符建模、化学数据分析与知识增强问答。
能源体系优化
适合催化、电池、储能与电化学等体系的性能建模与数据驱动优化。
环境与过程数据分析
适合环境材料、膜过程、污染控制与界面行为相关的预测与解释。
DELIVERABLES
可交付内容
围绕真实项目需求，形成更完整的模型、流程与结果交付结构。
模型与代码
包括模型方案、特征方案、评估指标、必要脚本与运行说明。
结果与报告
包括预测结果、可视化图表、解释分析、关键发现与建议。
工作流与知识库
包括智能体流程、RAG 知识组织方式与后续扩展建议。
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