Deep Principle
Résumé NexusAi : Agent Mira est une plateforme d’IA agentique pour la recherche scientifique, qui intègre les données de laboratoire, les simulations et les modèles prédictifs afin d’accélérer la découverte de matériaux, d’améliorer la reproductibilité et de réduire le délai de mise en production pour les équipes de R&D et les développeurs industriels.
NexusAi Vue d’ensemble
Concrètement, les chercheurs décrivent leurs objectifs en langage naturel, puis Mira les traduit en flux de travail agentiques. Chaque agent planifie des simulations, propose des candidats, lance des expériences et met à jour les modèles à partir des résultats. Cette boucle fermée réduit les interventions manuelles et fait passer le rythme des itérations de plusieurs mois à quelques semaines, tout en laissant les chercheurs garder la maîtrise scientifique.
Fonctionnalités clés
La plateforme s’adresse aux spécialistes des matériaux, aux chimistes computationnels et aux équipes de R&D de laboratoires de recherche industrielle qui souhaitent accélérer la découverte ou réduire les risques expérimentaux. Elle convient particulièrement aux utilisateurs qui disposent d’une expertise métier et d’une infrastructure de laboratoire existante, et qui veulent passer d’itérations guidées par l’intuition à des processus reproductibles fondés sur les données, capables d’explorer davantage de candidats sans compromis sur la rigueur scientifique.
- Décompose automatiquement les objectifs de recherche en tâches coordonnées d’expérimentation et de simulation.
- Génère de grands ensembles de candidats à l’aide de modèles génératifs conditionnés pour explorer une grande diversité de compositions chimiques.
- Orchestre des flux de criblage adaptatifs qui tirent progressivement parti des résultats expérimentaux.
- S’intègre à l’automatisation de laboratoire et aux API des instruments pour valider les résultats en conditions réelles et à grande échelle.
- Assure la traçabilité et la reproductibilité des simulations, des modèles et des données expérimentales.
Un impact concret
À qui s’adresse la plateforme
Le déploiement commence par l’accès aux API et un état des lieux des données et des instruments existants. Les utilisateurs répertorient leurs instruments et leurs moteurs de simulation, connectent leurs banques de données et enregistrent leurs protocoles. La documentation et les SDK proposent des modèles d’agents et des adaptateurs d’intégration, tandis qu’une interface destinée aux chercheurs permet de définir des tâches en langage naturel et d’examiner les expériences au fil des itérations. Les projets pilotes commencent généralement par des campagnes de criblage ciblées, puis élargissent l’espace des candidats à mesure que les modèles et les retours se stabilisent, en vue du passage à l’échelle.
NexusAi: Agent Mira fait le lien entre modèles prédictifs et expériences réelles, pour aider les équipes à innover plus vite sans sacrifier la reproductibilité.
Premiers pas
Agent Mira apporte une valeur particulière au point de rencontre entre prédiction et mesure : la plateforme développe la génération de candidats tout en assurant le suivi expérimental et la traçabilité. Elle se distingue par ses flux de travail agentiques qui coordonnent plusieurs outils, ses intégrations directes aux laboratoires pour la validation et une conception qui privilégie la reproductibilité et les exigences industrielles, plutôt que de se limiter à des évaluations opaques.
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Deep Principle
Deep Principle développe Agent Mira, une plateforme d’IA agentique pour la recherche scientifique qui vise à accélérer l’innovation dans les matériaux. L’entreprise associe apprentissage profond, intégration de simulations et automatisation de laboratoire pour aider les équipes de R&D à transformer leurs hypothèses en matériaux validés, de manière fiable et plus rapide.
Agent Mira associe des modèles génératifs, une orchestration agentique et une intégration à des laboratoires à haut débit pour transformer plus rapidement des hypothèses en matériaux validés. La plateforme relie les protocoles expérimentaux, les moteurs de simulation et les modèles prédictifs grâce à une interface de planification en langage naturel, qui décompose les objectifs complexes en tâches coordonnées. Mira privilégie un criblage adaptatif fondé sur les retours des expériences, ce qui limite les itérations inutiles et fait émerger des pistes reproductibles. Son architecture est conçue pour s’intégrer aux flux de travail existants, prendre en charge les API des instruments et évoluer de l’idéation à la validation pilote, afin d’améliorer à la fois la précision des prédictions et le débit opérationnel des équipes spécialisées dans les matériaux.
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