利用机器学习技术构建材料结构-性能关系模型，实现材料性能的精准预测和逆向设计
量智分子科技将先进的机器学习算法与材料科学深度融合，为您提供全方位的材料设计解决方案
检查客户现有数据的数量、质量和相关性，确保数据的完整性和可靠性，为模型训练奠定坚实基础。
从原始数据中提取和构建对模型预测有用的特征，量化各特征的贡献度，提升模型的准确性和可解释性。
根据问题类型（分类、回归、聚类、预测等）选择合适的算法。为客户的具体业务场景量身定制机器学习大模型。
使用客户的业务数据训练模型，并通过超参数调整、交叉验证等技术持续优化大模型，确保最佳性能表现。
融合量子计算与机器学习的前沿技术，为材料科学带来革命性突破
通过我们的机器学习技术，您可以实现正向预测和逆向设计两大核心功能
根据输入结构及理化参数来预测特定结构材料性能，帮助您快速筛选潜在的高性能材料。
根据材料性能逆向设计获得材料结构及理化特征，针对磁性材料，即您给出所需的材料性能，大模型给出可能的结构及理化等具体参数。
获得影响材料性能的因素种类及影响因子贡献度，为您提供材料优化的方向和依据。
标准化的流程确保我们能为您提供高质量、可信赖的机器学习解决方案
深入了解客户需求，明确材料设计目标和性能指标
收集、整理和预处理材料数据，确保数据质量
选择合适的算法，构建和训练机器学习模型
模型部署和应用，为客户提供材料设计决策支持
下图展示了我们的机器学习技术如何从分子数据到材料性能预测的完整流程
机器学习辅助材料设计的工作流程：数据收集、模型训练与预测应用
我们的机器学习技术已经在多个材料研发领域取得了显著成果
基于机器学习模型预测聚合物膜的离子传导性能，从1000+候选材料中筛选出最优结构，研发周期缩短60%。
通过深度学习模型逆向设计具有高选择性和吸附容量的CO₂捕获材料，吸附性能提升40%。
利用迁移学习技术构建半导体材料带隙预测模型，准确率达到95%以上，为新型半导体材料研发提供指导。
