新物質の発見は、「設計-製造-テスト-分析」（DMTA）の反復過程に従う。人工知能は物質発見の分野で分子構造の知能設計を実現し、デジタル世界で実験を行うようなもので、私たちは「乾燥実験」と呼んでいます。しかし、これらのデジタル設計を実際に着地させ、最適化し続けるには、物理世界の実験と検証を通じて、私たちは「湿式実験」と呼ばれる必要があります。実世界の実験は、有効なデータがデジタル世界のモデルを反哺し、モデルの予測、判断、設計を最適化することもできる。しかし、実験の実行とデータ収集の面では、伝統的な人工実験は次第に効能のボトルネックとなっている。実験フラックスが低く、誤差が蓄積しやすく、主観が避けられない。ロボット化学は精密ハードウェアと自動化技術に基づいており、7×24時間の無停止作業が可能で、1日に数千回の実験を完了し、操作誤差を5%以下に圧縮し、実験効率とデータの信頼性を大幅に向上させる。

現在の科学技術革新の最前線の分野では、人工知能と自動化技術の融合が物質発見研究開発のパラダイムの深刻な変革をリードしている。晶泰科技その知能自主実験プラットフォームによって、データ駆動のAI予測モデルと自動化ロボット技術をシームレスに統合し、効率的で自主駆動の物質発見システムを構築した。この革新システムは化学空間の探索プロセスを加速させるだけでなく、製薬、新材料などの業界の研究開発に新たなインフラを提供し、物質発見の速度と効率の境界を再定義した。

データ駆動のAI応用モデル

AI業界の応用において、データは基礎的な要素として、知能システム全体の基礎を構成している。その核心論理は「データ→モデル→応用→解決方案」の順方向循環に従う：高品質のデータはAIモデルを訓練することによって知能自主能力を発生し、モデル能力は具体的な業界応用シーンに転化し、最終的に着地して多重化可能な解決方案を形成する。この閉ループシステムは、AI技術がデータから学習し、最適化し、価値を創造し続けることを保証します。

晶泰科学技術知能自主実験プラットフォームの焦点データ資産の全ライフサイクル管理、収集、管理から応用まで、完全なデータ資産管理システムを構築した。AIモデルと自動化ロボットを結合して構築された実験ステーションは、前例のない速度で知能実験の実行と効率的なデータ管理を完成し、アルゴリズムに基づくAI分子設計と反応予測と自動化ロボット合成実験の反復閉ループを実現し、広大な化学空間を迅速に探索した。

乾湿実験閉ループ技術経路

晶泰科技は三大コア技術コンポーネントを通じてリードする知能自主実験プラットフォームを構築し、「アルゴリズム設計→ロボット実験→データフィードバック→モデル反復」の完全な閉ループを形成した。この革新的なアーキテクチャは伝統的な化学研究の効率的なボトルネックを突破し、前例のない速度で物質発見のプロセスを推進した。この技術構造を通じて、プラットフォームはAI分子設計、方案予測及び自動化ロボット実験の反復閉ループを実現した。

応用例：

晶泰科学技術電解液処方最適化プラットフォーム

晶泰科技の電解液調合最適化プラットフォームは3つのモジュールから構成される：汎用人工知能、独自の大モデル、および自主実験室。

汎用人工知能モジュールは主に文献と特許などの公開データの収集と知識ベースの構築を実現し、プロジェクトの展開に原料ベースと初期処方を提供する、独自の大モデルモジュールは分子設計、性質予測、処方最適化及びメカニズム解読などの機能を実現し、新しい処方を推薦する、自主実験室モジュールは処方の自動化精密製造と特徴付けを実現し、アルゴリズムが推薦した処方を検証し、そして新しい実験データを生成し、アルゴリズムモデルの最適化に物質的支持を提供する。3つのモジュールの有機結合は、期待される指標の電解液処方を効率的に実現することができる。

●電解液処方最適化プラットフォームワークフロー

晶泰科技の電解液調合最適化プラットフォームのワークフローは6ステップに分けられ、それぞれ応用シーンの決定、初期処方の生成、性質予測モデルの構築、モデルを用いた新規処方の推奨、自動処方の調製と特徴付け、および配向分子の設計と合成（ここで、3〜6ステップは反復形式であり、要求を満たす電解液処方を得る。）

• 第1ステッププロジェクトチームの科学者によって応用シーンを確定し、例えば高電圧と広い温度シーンに対して、新しい電解液の処方を最適化する必要がある、

• ステップ2、プロジェクトに関する特別なナレッジベースと構造化データ処理を構築する。まず提示語を通じて検索テンプレートをカスタマイズし、大言語モデルの採点を利用し、高関連文献と特許を選別し、特定テーマ知識ベースを構築する、次に、LLM、OCRなどのマルチモーダルAIモデルを用いて、文献と特許からプロジェクトに関するデータを収集する、

• ステップ3、量子物理シミュレーション計算及び深さ学習モデルを用いて、相関性質を予測するだけでなく、予想される性質に基づいて構造生成を行い、新添加剤分子の設計に用いることができる、

• ステップ4、私たちが選択した材料体系に基づいて、多目標ベイズ最適化などの方法を採用して、新しいレシピの組み合わせと割合を生成して、実験の調製とテストに用います；

• ステップ5、フォーミュラ実験を自動化し、晶泰科学技術の自己研究の自動化及びデジタル化電解液のフォーミュラ最適化プラットフォームに依拠し、フォーミュラの正確な配置、デジタル化記録、及び特性評価試験などの機能を実現し、それによってアルゴリズムが推薦したフォーミュラの有効性を検証し、そして新しい実験データを生成し、アルゴリズムモデルをさらに最適化する、

• ステップ6、既存の化合物成分空間では、異なる配合比によって、目的とする性質を満たす配合が得られない場合は、化合物選択空間を新しい化学空間に広げ、配向分子設計及び合成モジュールによって実現する必要がある。例：結晶泰のXMolGenソフトウェアを用いて、商業ブロックライブラリを通じて化学反応規則に符合するR基置換を行って新分子を生成する。タスクが完了すると、表示、編集、保存、エクスポート、ソートなどの操作が簡単に行えます。生成された分子は新規性と合成可能性を兼ね備え、自動化プラットフォームを介して迅速に合成することができる。

世界的なエネルギー転換の加速と動力電池の性能向上の二重駆動の下で、電解液は電池開発の重要な部分として、その処方革新はすでに高エネルギー密度、長サイクル寿命、広温度域適応性などの重要な指標を突破する核心的ボトルネックとなっている。従来の研究開発モデルは経験に依存して試行錯誤し、データ利用率が低く、実験コストが高いなどの問題により、業界の研究開発効率と精度に対する切実な需要を満たすことができなかった。この背景の下で、電解液処方最適化プラットフォームの構築は必然的な傾向となっている--それは人工知能技術を通じて文献特許データの構造化解析、分子設計と性質予測を実現し、そして自動化ロボットワークステーションに頼って処方の高精度な製造と特徴付けを完成し、「AI予測-ロボット検証」の閉ループ反復を形成し、効果的に研究開発周期が長く、データ断片化、実験反復性が悪いなどの痛い点を解決した。このような「AI+ロボット」の技術賦能モデルは、電解液の研究開発周期を短縮するだけでなく、業界の「経験駆動」から「データ駆動」「スマート駆動」への転換を推進し、新エネルギー新材料企業のコア競争力構築の鍵となる。

AI×ロボット駆動研究開発のインテリジェント変革

晶泰科学技術知能自主実験プラットフォームは、200種類以上の垂直領域AIモデルを融合させて化学スーパー脳を構築し、物質構造と実験設計を指導する、実験室自動化ロボットで高スループット精密化学実行とデータ管理を効率的に完成する、ロボットが収集した真のシーン構造化データの再哺乳訓練AIモデルは、予測をより正確にし、設計をより優れたものにする。晶泰科学技術知能自主実験プラットフォームはAIとロボットの協同を通じて、「経験駆動」から「データ駆動」への研究パラダイムの転換を実現し、物質発見分野に二重の突破性価値をもたらした。

• テクノロジー統合者

核心技術の難点を突破し、AIアルゴリズム、自動化制御、データ分析などの多分野技術を統合する

• シーンアダプタ

多様なニーズに対応する機能、業界、分野にまたがるインテリジェントなラボソリューションを提供

• パラダイム革新者

「AI×ロボット」で物質発見の新しいパラダイムを構築し、業界の研究開発の新しいインフラを構築する

晶泰科技は現在5000平方メートルの自己知能自主実験室を持ち、内部業務の研究開発シーンを十分に賦与し、技術応用経験を蓄積している。同時に、知能自主実験プラットフォームの産業化落地の成果はすでに生物医薬、新エネルギー、新材料、石油化学工業、漢方薬の現代化、化学自動化などの分野に広がっており、プラットフォームはすでに有機合成、処方の最適化、触媒研究開発と電解液工程などの合成化学研究シーンをカバーするために広く応用されている。