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。