材料设计

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Kemira与CuspAI利用生成式AI设计PFAS去除材料,6个月筛选300万亿结构锁定20个候选

芬兰化学品公司Kemira与英国AI初创公司CuspAI合作,利用生成式AI从约300万亿种可能的金属有机框架结构中筛选出5000余种PFAS去除材料设计方案,最终锁定约20个优先候选。该项目针对GenX、PFBS和PFOS三种目标分子,仅用6个月完成发现阶段,是首个将生成式AI端到端应用于PFAS修复材料设计的商业合作。当前PFAS修复主流技术为颗粒活性炭,此次AI驱动的新材料设计有望为下一代高选择性去除产品开辟路径。

B910化工 5月23日 15:21 486

研究提出工程活材料本体论与编码体系,验证生成式AI可辅助新材料设计

研究团队为工程活材料(ELMs)领域建立了系统的本体论和编码方案,涵盖材料分类、工业应用和合成加工方法。通过对100个ELMs案例的系统应用验证了该框架的实用性。研究进一步探索了生成式AI对该本体论和编码方案的理解与使用能力,验证了AI可以正确编码ELMs并支持新型活材料的概念设计,为加速科学和技术发现提供了通用语言。

B910化工 4月30日 12:26 363