新品 材料研究数据平台——收集、建模、设计返回

D3Square

从实验设计的第一天开始就提供人工智能就绪的数据。将分散的计算和实验记录集中到一处,并将其转变为决策资产。

  • 从实验设计开始收集 AI 就绪数据
  • 从流程上自动记录日常实验的虚拟实验室
  • 本地LLM分析——数据无需离开企业内部
  • 逆向设计和主动学习提出了下一个实验

停止推迟数据问题

一处
统一实验、模拟、文献
AI 就绪
从一开始就可以进行模型训练
本地部署
保留数据主权
逆向设计
从数据到下一步实验
Features

核心能力

让研究团队在日常工作中自然沉淀数据,并以此支持下一步研发决策。

虚拟实验室

一次定义您的输入、仪器、机器变量和研究模板。每个后续实验都会自动记录为结构化数据。

AI 就绪集合

数据是从实验设计步骤中以模型可训练的格式捕获的,无需单独的清理或后处理。

统一研究数据

将来自团队成员和项目的实验、模拟和文献数据提取到一个工作区中。

本地LLM分析

使用部署在企业内部的LLM进行分析,敏感研发数据无需离开内部环境。

预测模型

根据您积累的数据训练财产预测模型,比较它们并检查不确定性 - 所有这些都在同一视图中。

逆向设计与主动学习

从您想要的属性向后推算候选成分和过程,并通过主动学习对下一个实验进行排名。

How it works

项目流程

设置虚拟实验室一次。从下一个周期开始,数据不断积累,模型自然增长。

  1. 01

    设置虚拟实验室

    登记原料、仪器、设备变量和研究模板,在D3Square中还原实验室的实际工作流程。

  2. 02

    开展实验并记录数据

    在 D3Square 中记录日常实验——结果在输入时就成为人工智能就绪的数据。

  3. 03

    火车模型

    使用积累的数据来训练和验证预测模型。驱动结果的变量会自行显现。

  4. 04

    逆向设计与主动学习

    从目标属性向后推算到候选组合和过程,并让主动学习对下一步要尝试的内容进行排序。

Use cases

使用地点

韩国政府研究所

合金成分设计 - 使用 D3Square 进行实验数据集成和逆向设计工作流程。

韩国企业研发

二次电池材料团队积累成分和工艺数据,并以此为基础做出决策。

大学(多所)

各种实验室使用 D3Square 进行实验室级数据资产构建以及学生之间更顺畅的交接。

分散在各处的数据汇集在一起​​就会成为一种资产。

告诉我们您的数据目前存放在哪里以及您的研发目标是什么。我们将规划从哪里开始收集。