产品介绍
材料人工智能解决方案为材料研发提供了一种新方法，通过数据驱动的方法加速传统的直觉研发决策，促进更高效、准确和高质量的材料设计。
服务目标
- 提供数据、平台与研发的整合方案。
- 加速客户产品的创新与高质量发展。
- 助力企业缩短产品上市时间，提升市场竞争力。
软件定位
- 整合人工智能与材料科学，通过数据驱动方式实现研发创新。
- 目标客户包括高等研究机构、材料生产企业以及其他涉及材料研发的行业。
目的
- 促进新材料的发展、环境的可持续性及资源的有效利用。
- 整合AI技术以提升产品创意和产业竞争力。
- 提升行业水准，带来长期的经济效益与社会价值。
为什么选择 Material AI ?
创新驱动
Crimson AI 致力于技术创新，作为人工智能生态系统的技术推动者
定制化服务
根据客户需求提供定制化的人工智能解决方案
战略合作伙伴关系
与行业领导者合作，推动材料科学的进步
建立智能数字化思维。通过整合先进的机器学习技术与智能平台，我们为研究和开发新材料开辟了创新途径。
采用模块化技术的材料研发服务
帮助客户建立私有材料预测模型，协助进行材料成分探索、性能优化和成本降低。为用户提供更灵活的技术服务，便于用户自主控制和操作。
材料人工智能平台
提供云端数据库环境，支持实时数据可视化、筛选与分组，以及数据分析统计功能。通过订阅制按需访问模型。借助一体化服务，软件服务模块可灵活更新与扩展。
知识提取
整合模型、数据资源及知识库搜索功能，提取并分析材料成分、工艺、结构、特性及性能之间的关联性，评估材料应用可靠性，为企业构建研发专有知识，提升产业竞争力。
模型和数据分析模块
针对特定领域，为用户提供更好的无代码直观模型预测和分析应用模块，用户可选择模型、进行可视化分析并使用各种分析工具。
材料信息研发服务
- 定制化预测模型建立：根据客户需求，提供材料领域的预测模型定制服务，助力企业精准预测材料性能和行为。
- 材料配方优化及新材料探索：优化现有材料配方，提升性能表现；同时探索新材料成分，助力企业开发创新材料。
- 实验过程优化：对材料研发的实验流程进行全面优化，提高实验效率，降低研发成本。
- 材料可靠性及归因分析：深入分析材料的可靠性，识别影响材料性能的关键因素，为质量控制提供依据。
- 材料加工-结构-特性-性能关联分析：探究材料从加工到最终性能的全流程关联，为材料设计和应用提供全面指导。
材料人工智能平台
- 这一卓越功能的简要描述：
- 模块操作简单易用、直观明了。
- 支持模型训练与部署。
- 支持定制化模型设计。
- 支持材料设计：复合材料、金属、半导体、有机材料、锂电池、陶瓷等材料开发。
- 支持工程设计：工艺优化、归因分析、可靠性分析、异常检测、几何设计、成本优化。
2024
第一阶段：机器学习解决方案和数据平台
数据收集、探索性分析及机器学习模型。
- RSC Service
- Data warehouse
- Exploratory data analysis
- Analysis modulus
2025
第二阶段：数据驱动的知识提取
通过高通量技术进行知识提取、数据清洗及优化。
- Materials RAG
- Training space
- Reliability/Uncertainty
- Optimizer & high-throughput computing module
2026
第三阶段：数据增强的以用户为中心的工具
进行可靠性分析、用户工具定制以及数据与模型安全。
- Automatic data cleaning module
- User personalized tools
- Model warehouse
快速特性预测
快速确定材料属性
创新材料发现
发掘具有特定属性的新材料
可靠性洞察
预测材料寿命及可靠性