停止推遲數據問題
- 一處
- 統一實驗、模擬、文獻
- AI 就緒
- 從一開始就可以進行模型訓練
- 內部部署
- 保留資料主權
- 逆向設計
- 從數據到下一步實驗
核心能力
讓研究團隊在日常工作中自然累積資料，並以此支援下一步研發決策。
虛擬實驗室
一次定義您的輸入、儀器、機器變數和研究範本。每個後續實驗都會自動記錄為結構化資料。
AI 就緒集合
數據是從實驗設計步驟中以模型可訓練的格式捕獲的，無需單獨的清理或後處理。
統一研究數據
將團隊成員和專案的實驗、模擬和文獻資料提取到一個工作區中。
本地LLM分析
使用部署於組織內部的LLM進行分析，敏感研發資料無須離開內部環境。
預測模型
根據您累積的資料訓練財產預測模型，比較它們並檢查不確定性 - 所有這些都在同一視圖中。
逆向設計與主動學習
從您想要的屬性向後推算候選成分和過程，並透過主動學習對下一個實驗進行排名。
專案流程
設置虛擬實驗室一次。從下一個週期開始，數據不斷積累，模型自然成長。
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01
設定虛擬實驗室
登錄原料、儀器、設備變數與研究範本，在D3Square中還原實驗室的實際工作流程。
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02
執行實驗並記錄資料
在 D3Square 中記錄日常實驗——結果在輸入時就變成人工智慧就緒的資料。
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03
火車模型
使用累積的數據來訓練和驗證預測模型。驅動結果的變數會自行顯現。
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04
逆向設計與主動學習
從目標屬性向後推算到候選組合和流程，並讓主動學習對下一步要嘗試的內容進行排序。
使用地點
韓國政府研究所
合金成分設計 - 使用 D3Square 進行實驗資料整合和逆向設計工作流程。
韓國企業研發
二次電池材料團隊累積成分和製程數據，並以此為基礎做出決策。
大學（多所）
各種實驗室使用 D3Square 進行實驗室級數據資產建構以及學生之間更順暢的交接。