Deep Principle
Tóm tắt từ NexusAi: Agent Mira là nền tảng nhà khoa học AI tự chủ, tích hợp dữ liệu phòng thí nghiệm thực nghiệm, mô phỏng và mô hình dự đoán để đẩy nhanh quá trình khám phá vật liệu, nâng cao khả năng tái lập và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm vào sản xuất cho các nhóm R&D và nhà phát triển công nghiệp.
NexusAi Tổng quan
Trong thực tế, nhà nghiên cứu nêu mục tiêu bằng ngôn ngữ tự nhiên, còn Mira phân rã mục tiêu thành các quy trình làm việc tự chủ. Mỗi tác tử lên lịch mô phỏng, đề xuất ứng viên, khởi chạy thí nghiệm và cập nhật mô hình dựa trên kết quả. Vòng lặp khép kín giúp giảm các bước bàn giao thủ công, rút ngắn chu kỳ lặp từ hàng tháng xuống còn hàng tuần mà vẫn đảm bảo quyền kiểm soát khoa học.
Năng lực cốt lõi
Nền tảng phù hợp với các nhà khoa học vật liệu, nhà hóa học tính toán và nhóm R&D tại các phòng nghiên cứu công nghiệp muốn đẩy nhanh quá trình khám phá hoặc giảm rủi ro thực nghiệm. Người dùng lý tưởng có chuyên môn trong lĩnh vực và cơ sở hạ tầng phòng thí nghiệm sẵn có, đồng thời muốn chuyển từ quy trình lặp dựa trên trực giác sang quy trình dựa trên dữ liệu, có thể tái lập và mở rộng phạm vi khám phá ứng viên mà không đánh đổi tính nghiêm ngặt khoa học.
- Tự động phân rã mục tiêu nghiên cứu thành các tác vụ thí nghiệm và mô phỏng có phối hợp.
- Tạo tập hợp lớn các ứng viên bằng mô hình tạo sinh có điều kiện, hỗ trợ nhiều loại hóa học đa dạng.
- Điều phối quy trình sàng lọc thích ứng, liên tục học hỏi từ kết quả thực nghiệm.
- Tích hợp với hệ thống tự động hóa phòng thí nghiệm và API thiết bị để kiểm chứng thực tế trên quy mô lớn.
- Lưu giữ thông tin nguồn gốc và đảm bảo khả năng tái lập giữa các mô phỏng, mô hình và hồ sơ thí nghiệm.
Tác động thiết thực
Đối tượng phù hợp
Quá trình triển khai bắt đầu bằng việc cấp quyền truy cập API và đánh giá dữ liệu, thiết bị hiện có trong buổi hướng dẫn ban đầu. Người dùng lập danh mục thiết bị và hệ thống mô phỏng, kết nối kho dữ liệu rồi đăng ký quy trình. Tài liệu hướng dẫn và SDK cung cấp các mẫu tác tử cùng bộ chuyển đổi tích hợp; giao diện dành cho nhà nghiên cứu hỗ trợ thiết lập tác vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên và xem xét kết quả thí nghiệm theo từng vòng. Các dự án thí điểm thường bắt đầu với những đợt sàng lọc có phạm vi giới hạn, sau đó mở rộng không gian ứng viên khi mô hình và phản hồi dần ổn định để sẵn sàng mở rộng quy mô.
NexusAi: Agent Mira kết nối mô hình dự đoán với thí nghiệm thực tế, giúp các nhóm đổi mới nhanh hơn mà vẫn đảm bảo khả năng tái lập.
Bắt đầu sử dụng
Agent Mira tạo ra giá trị tại điểm giao giữa dự đoán và đo lường: mở rộng quy mô tạo ứng viên, đồng thời đảm bảo thí nghiệm được thực hiện đầy đủ và có thể truy xuất nguồn gốc. Điểm khác biệt của nền tảng là quy trình tự chủ điều phối nhiều công cụ, khả năng tích hợp trực tiếp với phòng thí nghiệm để kiểm chứng và thiết kế ưu tiên tính tái lập cùng mức độ sẵn sàng cho công nghiệp, thay vì chỉ dựa vào điểm số từ mô hình hộp đen.
Mở công cụ và xem lại trải nghiệm sản phẩm cốt lõi.
Tạo tài khoản hoặc truy cập không gian làm việc hiện có của bạn.
Dùng tác vụ của chính bạn để đánh giá tốc độ, chất lượng và độ phù hợp.
Xem các công cụ AI tương tự trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.
Deep Principle
Deep Principle phát triển Agent Mira, nền tảng nhà khoa học AI tự chủ hướng đến đẩy nhanh đổi mới vật liệu. Công ty kết hợp học sâu, tích hợp mô phỏng và tự động hóa phòng thí nghiệm để giúp các nhóm R&D chuyển giả thuyết thành vật liệu đã kiểm chứng một cách đáng tin cậy và nhanh chóng hơn.
Agent Mira kết hợp các mô hình tạo sinh, khả năng điều phối tự chủ và tích hợp phòng thí nghiệm thông lượng cao để biến giả thuyết thành vật liệu đã được kiểm chứng nhanh hơn. Nền tảng kết nối quy trình thí nghiệm, công cụ mô phỏng và mô hình dự đoán thông qua một lớp lập kế hoạch bằng ngôn ngữ tự nhiên, phân rã các mục tiêu phức tạp thành những tác vụ phối hợp nhịp nhàng. Mira ưu tiên sàng lọc thích ứng bằng cách học từ phản hồi thực nghiệm, giảm các vòng lặp lãng phí và nhanh chóng tìm ra những hướng nghiên cứu có thể tái lập. Kiến trúc được thiết kế để tích hợp vào quy trình hiện có, hỗ trợ API thiết bị và mở rộng từ giai đoạn lên ý tưởng đến kiểm chứng quy mô thử nghiệm, qua đó cải thiện độ chính xác của dự đoán lẫn năng suất thực tế cho các nhóm nghiên cứu vật liệu.
Truy cập Deep Principle
Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào