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東庚首個垂類機器學(xué)習(xí)模型——熔融結(jié)晶工藝可行性AI預(yù)測模型

更新時間:2026-01-29      瀏覽次數(shù):38
  在AI技術(shù)席卷化工行業(yè)的今天,一個殘酷的現(xiàn)實是,許多項目效果不佳,問題往往不在算法本身,而是源于數(shù)據(jù),那些不準(zhǔn)確、不完整、標(biāo)準(zhǔn)不一,或總量不足的“壞數(shù)據(jù)”,如同有缺陷的基石,根本無法建成可靠的智能大廈;化工研發(fā),尤其是結(jié)晶工藝開發(fā),長期依賴經(jīng)驗與反復(fù)試錯,一個工藝路線的選擇失誤,可能意味著數(shù)月時間與百萬資金的浪費。
 
  有沒有一種方法,能在項目啟動之初,就 "預(yù)見"工藝的可行性?
 
  【告別盲目試錯 讓數(shù)據(jù)驅(qū)動決策】
 
  東庚化工,基于多年深耕熔融結(jié)晶領(lǐng)域的上千例真實有效實驗數(shù)據(jù),結(jié)合先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)算法,隆重推出 「熔融結(jié)晶工藝可行性AI預(yù)測模型」。
 
  這是東庚首個專注于熔融結(jié)晶工藝的垂類智能預(yù)測工具。
 
  它擁有88%的預(yù)測準(zhǔn)確率,適用于420個高維特征的深度挖掘,平均響應(yīng)時間<1min。
 
  它不是理論推演,而是從海量真實工藝數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,旨在項目早期快速、精準(zhǔn)地判斷化合物是否適用于熔融結(jié)晶提純,將決策風(fēng)險扼殺在搖籃里。
 
  【四大核心優(yōu)勢 重新定義工藝預(yù)測】
 
  01高精度預(yù)測,可靠性達(dá)88%
 
  在嚴(yán)格的分層交叉驗證中,模型整體首次測試準(zhǔn)確率與F1分?jǐn)?shù)均達(dá)到 0.88,已具備在實際項目中支持早期篩選與優(yōu)先級排序的可靠能力。
 
  02數(shù)據(jù)驅(qū)動,源于真實數(shù)據(jù)
 
  我們不依賴?yán)碚撏茰y,所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)均源于東庚過去5年積累的、真實有效的熔融結(jié)晶實驗數(shù)據(jù),確保模型學(xué)習(xí)到的是真實的結(jié)晶行為規(guī)律。
 
  03特征維度豐富,判別能力強
 
  通過先進(jìn)的特征工程技術(shù),我們將18個基礎(chǔ)物化參數(shù)擴展至420個高維特征,深度挖掘分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)間的潛在關(guān)聯(lián),極大提升了模型的判別力。
 
  04可解釋性強,決策過程透明
 
  模型不僅能給出“是否可行”的判斷,更能通過SHAP等可解釋性技術(shù),提供關(guān)鍵影響因素排序(如熔點、分子量、logP等),讓工程師清楚理解決策依據(jù),用得明白,用得放心。
 
  【一鍵操作 獲取模型預(yù)測】
 
  工程師只需提供最基本的化合物信息,AI模型即可生成置信度與預(yù)測結(jié)果,平均響應(yīng)時間小于一分鐘
 

  

輸入標(biāo)準(zhǔn)分子式
 
 

 

生成判斷結(jié)果
 
 

 

查看分析報告
 
  想象一下,在項目立項會前,輸入候選化合物的CAS號,如50-78-2(阿司匹林),點擊“開始預(yù)測”;不到1分鐘,系統(tǒng)便給出可行性判斷及關(guān)鍵物性影響分析報告,快速規(guī)避技術(shù)風(fēng)險,讓資源集中在真正有希望的路線上。
 
  【三大應(yīng)用場景 賦能研發(fā)全流程】
 
  1、項目立項前篩選
 
  在新項目啟動前,快速判斷是否值得投入熔融結(jié)晶路線,避免方向性錯誤和盲目投資。
 
  降低項目風(fēng)險,優(yōu)化資源配置
 
  2、候選化合物優(yōu)選
 
  在眾多候選化合物中,優(yōu)先篩選出最可能通過熔融結(jié)晶成功的目標(biāo),大幅提高實驗效率和成功率。
 
  節(jié)省實驗時間與成本,加速開發(fā)進(jìn)程
 
  3 、工藝優(yōu)化支持
 
  為已有工藝的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)洞察,減少“拍腦袋”式的盲目試驗,基于預(yù)測結(jié)果指導(dǎo)實驗設(shè)計。
 
  實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策,提升工藝優(yōu)化效率
 
  【廣泛行業(yè)覆蓋 驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級】
 
  我們的模型已成功應(yīng)用于多個對高純度分離有苛刻要求的行業(yè):
 
  精細(xì)化工
 
  電子化學(xué)品、香料香精、染料顏料的高純生產(chǎn)
 
  新材料
 
  有機半導(dǎo)體、光電材料、功能聚合物的制備優(yōu)化
 
  制藥工業(yè)
 
  API原料藥純化、晶型篩選、雜質(zhì)控制
 
  食品添加劑
 
  食品級化合物的純化與提取
 
  據(jù)統(tǒng)計,使用該預(yù)測模型可平均幫助客戶:覆蓋100+種不同的化合物、節(jié)省高達(dá)80%的初期研發(fā)時間、降低超過60%的試錯成本。
 
  【前沿戰(zhàn)略 擁抱未來】
 
  早在 2024 年工博會·新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰論壇上,東庚已榮獲“AI賦能新材料應(yīng)用場景示范企業(yè)”稱號。如今,東庚進(jìn)一步投入時間、人力與成本,從底層數(shù)據(jù)體系開始重構(gòu),把AI引入實驗工藝流程的核心環(huán)節(jié),打造能夠真正改變行業(yè)的預(yù)測模型。
 
  在這套方法論之上,精餾、萃取、蒸發(fā)、反應(yīng)、聚合、脫揮等化工單元,同樣具備通過真實數(shù)據(jù) + AI建模實現(xiàn)預(yù)測與決策支持的可能;進(jìn)一步,還可以將各單元模型串聯(lián),形成耦合工藝的 AI模型矩陣。
 
  東庚正持續(xù)推進(jìn)將AI從“輔助分析工具”,真正引入工藝決策與研發(fā)流程的核心環(huán)節(jié),構(gòu)建可解釋、可迭代、可落地的工業(yè)級智能模型體系。
 
  AI+的時代已經(jīng)到來,當(dāng)模型開始承接判斷,當(dāng)數(shù)據(jù)開始形成閉環(huán),當(dāng)經(jīng)驗開始持續(xù)增值,它就能夠重構(gòu)工業(yè)創(chuàng)新的底層邏輯,也能幫助實現(xiàn)企業(yè)指數(shù)級領(lǐng)先。
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