新材料研发解决方案

AI 赋能仿真驱动,加速材料可持续创新

材料研发面对的痛点
影响因素多

实际应用中的服役环境、器件匹配、工艺兼容性等关键因素均需考虑,否则方案易在真实场景中失效,落地价值降低。

目标指标多
创新突破难
屹艮新材料研发解决方案
屹艮新材料研发解决方案
新材料研发面临成分空间高维、构效关系复杂、实验通量有限、研发周期漫长等共性技术瓶颈。传统“试错—表征—迭代”的研发模式难以应对多目标优化、极端工况适配、快速响应市场等现代产业需求,材料研发正从经验驱动向 AI 驱动、从实验主导向生成主导、从单点突破向智能闭环转型。
屹艮新材料研发解决方案基于“物理驱动 S4AI + 数据驱动 AI4S”理念,集成多尺度仿真与 AI 技术,通过构建覆盖微观至宏观尺度的完整方案,实现研发信息流、数据流、操作流的协同统一,有效降低研发成本、缩短产品上市周期。
物理仿真
覆盖研发全流程
跨尺度、多物理场耦合精准仿真,覆盖微观、介观、宏观尺度,支持化学空间智能探索、构效关系端到端建模及反应机理自动化解析。
技术理念
物理与数据双轮驱动
融合“物理驱动 S4AI”与“数据驱动 AI4S”,结合多尺度仿真与产业一线数据和 AI 技术,实现从原子结构到宏观性能的全流程精准研究。
数据底座
多模态数据资产沉淀
构建统一研发数据中台,支持工艺、仿真、文献等多模态数据治理,实现本地化数据资产沉淀,为模型训练与智能决策提供高质量基础。
协同范式
仿真—实验— AI 闭环驱动
以 AI 智能基座(机器学习、深度学习、大模型等)为核心,打通仿真与实验数据,形成协同闭环,加速研发迭代效率。
解决方案全景
解决方案全景
AI 材料研发路径
AI 材料研发路径
使用场景
材料设计与发现
工艺模拟与优化
性能优化与预测
化工
橡胶、涂料、胶粘剂设计
集成第一性原理、分子动力学仿真和生成式 AI 模型,实现橡胶、涂料配方的快速设计和实验验证。
显示
OLED发光分子生成
基于 AI 材料生成模型,构建近万种蓝磷光TADF分子数据库,性质预测精度>90%。
陶瓷
燃料电池陶瓷材料设计
基于跨尺度仿真计算,实现阴极材料的最佳配方设计和工艺量产。
半导体
光刻激光辐射损伤模拟
集成第一性原理、分子动力学、双温模型、蒙特卡洛级联反应,误差≤5%。
服务流程
我们基于专业的领域知识和可靠的开发与功能迁移能力,助您轻松开启数字化旅程
01
需求对接
沟通接入场景
明确具体需求
02
预案评审
任务分解排期
预案评审报价
03
开发实施
建模数据验证
定期对齐汇报
04
交付验收
定制交付报告
解读答疑服务
05
售后培训
项目归档备份
优质培训指导
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