Products Introduction
Materials AI Solution 提供一條新的材料研發途徑，以資料驅動研發的方法加速傳統直覺式的研發決策，促進更高效、更準確、與更高質化的材料設計。
服務目標
- 提供一個數據、平台、研發集成化的解決方案。
- 加速客戶產品的創新與高質化。
-
幫助企業縮短產品上市時間，增強市場競爭力。
定位
- 融合人工智能和材料科學，以數據驅動的方法實現研發的革新。
- 目標客戶包括高等研究機構、材料生產企業及其他涉及材料開發的行業。
目的
- 推動新材料開發、環境永續及資源有效利用。
- 推動新材料開發、環境永續及資源有效利用。
- 提高產業帶來更長期的經濟利益與社會價值。
爲什麽選擇Material AI ?
創新驅動
CrimsonAI 致力於技術創新，充當AI生態系統的技術推動者。
定制服務
根據客戶需求提供定制化的AI解決方案。
戰略合作夥伴關係
與行業領導者合作，推動材料科學的進步。
建立智能數字思維。透過整合先進的機器學習技術和智能平台，我們為新材料的研發開拓了創新的途徑。
我們的解決方案：
材料研發服務與技術模組化
服務客戶建立公司私有材料預測模型，協助材料成分探索、性能優化及成本降低。提供技術模組化服務，以便用戶可自主調控和操作。
Material AI平台
提供雲端資料庫環境，可即時數據視覺化、過濾篩選、及組合等，並提供數據剖析統計。提供模型使用， 可透過隨租即用訂 閱。透過一站式服務， 可彈性更新與擴展軟體服務模組。
知識提取
整合模型、數據資源和知識庫索功能，萃取分析材料成份 -製程-結構- 特性-效能關聯性，分析材料應用可靠，為公司建立研發 knowhow，提升產業競爭力。
模型與資料分析模塊
針對領域，提供 no code直覺式的模型預測與分析應用模塊，供用戶選用模型、視覺化分析、與多種分析工具。
材料資訊研發服務
- 提供材料領域預測模型建制客制化
- 提供材料配方優化與新材料探勘
- 提供實驗製程優化
- 提供材料可靠度與歸因分析
- 解析材料製程-結構-特性-效能關聯性
Material AI平台
- 易上手、直覺式的模塊操作
- 支援材料數據管理、分析、與視覺化
- 支援模型訓練與部屬
- 支援客製模型設計
- 支援材料設計：複合材料、金屬、半導體、有機、鋰電池、陶瓷 …等材料開發
- 支援工程設計：製程優化、歸因分析、可靠度分析、異常偵測、幾何設計、成本優化
2024
Stage 1: ML解決方案及 數據平台
數據收集、探索性分析及機器學習模型
- RSC服務
- 數據倉庫
- 探索性數據分析
- 分析模量
2025
Stage 2: 數據驅動的知識提取
通過高通量進行知識提取、 數據清理及優化
- Materials RAG
- 訓練空間
- 可靠性/不確定性
- 優化器&高通量計算模塊
2026
Stage 3: 數據增強 以用戶為中心的工具
可靠性分析、用戶工具定制及數據/模型安全
- 自動數據清理模塊
- 用戶個性化工具
- 模型倉庫
快速屬性預測
利用AI快速確定材料屬性
創新材料發現
挖掘具有特定屬性的新材料
可靠性分析
預測材料的使用壽命和可靠性