Deep Principle
NexusAi Zusammenfassung: Agent Mira ist eine agentische KI-Wissenschaftsplattform, die Labordaten, Simulationen und Prognosemodelle integriert, um die Materialentwicklung zu beschleunigen, die Reproduzierbarkeit zu verbessern und die Zeit bis zur Produktion für F&E-Teams und Industrieentwickler zu verkürzen.
NexusAi Überblick
In der Praxis formulieren Forschende ihre Ziele in natürlicher Sprache, und Mira zerlegt sie in agentische Arbeitsabläufe. Die einzelnen Agenten planen Simulationen, schlagen Kandidaten vor, stoßen Experimente an und aktualisieren Modelle anhand der Ergebnisse. Diese geschlossene Feedbackschleife reduziert manuelle Übergaben und verkürzt die Iterationszyklen von Monaten auf Wochen – bei voller wissenschaftlicher Kontrolle.
Kernfunktionen
Die Plattform eignet sich für Materialwissenschaftler, Computerchemiker und F&E-Teams in industriellen Forschungslaboren, die Entdeckungen beschleunigen oder das experimentelle Risiko senken möchten. Ideal ist sie für Nutzer, die über Fachwissen und eine bestehende Laborinfrastruktur verfügen und den Schritt von intuitionsgeleiteten Iterationen hin zu datengestützten, reproduzierbaren Pipelines gehen wollen. So lässt sich die Erforschung möglicher Kandidaten skalieren, ohne wissenschaftliche Strenge einzubüßen.
- Zerlegt Forschungsziele automatisch in koordinierte Aufgaben für Experimente und Simulationen.
- Erstellt mithilfe konditionierter generativer Modelle umfangreiche Kandidatenpools für vielfältige chemische Stoffklassen.
- Orchestriert adaptive Screening-Abläufe, die fortlaufend aus experimentellen Ergebnissen lernen.
- Integriert Laborautomatisierung und Instrumenten-APIs, um eine Validierung unter realen Bedingungen in großem Maßstab zu ermöglichen.
- Sichert die Rückverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit von Simulationen, Modellen und Versuchsaufzeichnungen.
Praktischer Nutzen
Für wen ist die Plattform gedacht?
Die Einführung beginnt mit dem API-Zugang und einer Analyse der vorhandenen Daten und Instrumente. Nutzer erfassen ihre Instrumente und Simulations-Backends, verbinden Datenspeicher und registrieren Protokolle. Dokumentation und SDKs bieten Vorlagen für Agenten sowie Integrationsadapter. Über eine Benutzeroberfläche für Forschende lassen sich Aufgaben in natürlicher Sprache einrichten und Experimente iterativ überprüfen. In Pilotprojekten werden zunächst meist begrenzte Screenings durchgeführt. Sobald sich Modelle und Feedback stabilisieren, wird der Kandidatenraum schrittweise für die Skalierung erweitert.
NexusAi: Agent Mira verbindet Prognosemodelle mit realen Experimenten – damit Teams schneller innovieren können, ohne Abstriche bei der Reproduzierbarkeit zu machen.
Erste Schritte
Agent Mira schafft dort besonderen Mehrwert, wo Prognosen auf Messungen treffen: Die Plattform skaliert die Generierung möglicher Kandidaten und gewährleistet zugleich die konsequente Durchführung und Rückverfolgbarkeit von Experimenten. Zu den besonderen Stärken zählen agentische Arbeitsabläufe, die verschiedene Werkzeuge koordinieren, die gezielte Integration von Laboren zur Validierung und ein Design, das Reproduzierbarkeit und industrielle Einsatzbereitschaft in den Mittelpunkt stellt – statt allein auf undurchsichtige Bewertungen zu setzen.
Öffne das Tool und prüfe die zentrale Produkterfahrung.
Erstelle ein Konto oder greife auf deinen bestehenden Workspace zu.
Nutze eine eigene Aufgabe, um Geschwindigkeit, Qualität und Passung zu bewerten.
Prüfe ähnliche KI-Tools, bevor du eine endgültige Entscheidung triffst.
Deep Principle
Deep Principle entwickelt Agent Mira, eine agentische KI-Wissenschaftsplattform, die Innovationen im Bereich Materialien beschleunigt. Das Unternehmen verbindet Deep Learning, Simulationsintegration und Laborautomatisierung, damit F&E-Teams Hypothesen zuverlässig und schneller in validierte Materialien überführen können.
Agent Mira kombiniert generative Modelle, agentische Orchestrierung und die Integration von Hochdurchsatzlaboren, um Hypothesen schneller in validierte Materialien zu überführen. Die Plattform verbindet Versuchsprotokolle, Simulations-Engines und Prognosemodelle über eine natürlichsprachliche Planungsebene, die komplexe Ziele in koordinierte Aufgaben zerlegt. Mira setzt auf adaptives Screening und lernt aus experimentellem Feedback. So werden unnötige Iterationen reduziert und reproduzierbare Ergebnisse schneller sichtbar. Die Architektur lässt sich in bestehende Pipelines einbetten, unterstützt Instrumenten-APIs und skaliert von der Ideenfindung bis zur Pilotvalidierung. Dadurch verbessert sie sowohl die Prognosegenauigkeit als auch den praktischen Durchsatz von Materialteams.
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