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智能自主實驗平臺:一站式實驗平臺軟硬件解決方案在AI行業(yè)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)性要素。數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，模型形成有效的行業(yè)應(yīng)用，應(yīng)用再形成有效的解決方案。晶泰科技智能自主實驗平臺，聚焦數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收集和應(yīng)用；我們結(jié)合AI和機(jī)器人技術(shù)，基于物質(zhì)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域AI模型的設(shè)計和預(yù)測能力，以及自動化機(jī)器人的實驗執(zhí)行和數(shù)據(jù)收集能力，打造智能實驗閉環(huán)：讓模型精準(zhǔn)指導(dǎo)實驗，在實驗中高效收......
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上篇我們深度解析了由首爾大學(xué)與KAIST研究人員聯(lián)合發(fā)表于《化學(xué)評論》“化學(xué)人工智能”特刊的綜述《人工智能加速材料發(fā)現(xiàn)：從生成式設(shè)計到自主實現(xiàn)》，并集中討論了生成式逆向設(shè)計、物理啟發(fā)的數(shù)據(jù)高效學(xué)習(xí)，以及基礎(chǔ)模型在材料科學(xué)中的應(yīng)用。這些方法共同指向一個趨勢：計算端生成候選材料的能力正在迅速提升，速度之快，已遠(yuǎn)超任何實驗團(tuán)......
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智能結(jié)晶工作站的穩(wěn)定運(yùn)行是保障晶型篩選實驗數(shù)據(jù)可靠性的基石。保養(yǎng)工作遵循“日清潔、周校驗、月保養(yǎng)”的系統(tǒng)性思路，而故障排查則應(yīng)從高頻、可自行處理的問題入手。日常保養(yǎng)要點保養(yǎng)的核心在于維護(hù)液體處理、溫控與成像三大子系統(tǒng)的穩(wěn)定。液體處理系統(tǒng)是重中之重，每次實驗后須執(zhí)行自動清洗程序，用去離子水或?qū)Ｓ们逑匆簺_洗加樣針內(nèi)外壁，防......
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材料科學(xué)的進(jìn)步，很大程度上取決于我們能否更快地找到性能更優(yōu)的物質(zhì)。鋰離子電池需要更高容量的正極，化工行業(yè)需要更具選擇性的催化劑......這些需求背后有一個共同約束：新材料的發(fā)現(xiàn)周期太長了。傳統(tǒng)研究流程以月或年為單位，而理論上可能存在的晶體結(jié)構(gòu)數(shù)量遠(yuǎn)超任何實驗室的篩選能力。這種張力，正是過去十年AI大規(guī)模介入材料科學(xué)的......
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在藥物研發(fā)、材料合成及精細(xì)化工實驗中，固體原料的精確稱量與轉(zhuǎn)移，往往是影響實驗成敗的關(guān)鍵細(xì)節(jié)。傳統(tǒng)手工加樣依賴天平讀數(shù)、藥匙刮取，不僅效率低，還容易因靜電吸附、粉塵飛揚(yáng)或人為操作誤差，導(dǎo)致投料不準(zhǔn)、樣品污染甚至批次間差異明顯。固體加樣儀的出現(xiàn)，正是為了解決這一“微小卻關(guān)鍵”的痛點，通過自動化、定量化的固體粉末或顆粒投加......
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