Chemicals
重新定义化工行业的创新
人工智能引领的可持续创新和发现解决方案
化工行业在生物可降解材料、先进电池材料、可持续绿色能源解决方案和工业用减碳处理添加剂等多个领域取得了令人瞩目的创新成果。他们专注于重组自然界的分子,发明令人兴奋的新事物,并完善现有产品和组件的应用(如企业应用咨询负责人 Joshua Greenbaum 所说)。然而,我们也迫切需要为化学工业带来革命性的变化,以便更快、更成功地将新的创新成果推向市场。麦肯锡公司最近的一项调查发现,化学工艺创新是该行业面临的最大挑战,而利用人工智能和高级分析来预测和发现新的化学分子或组合,则是应对发现挑战的主要创新主题。
Certara.AI 技术可帮助您
- 设计新型聚合物和添加剂
- 发现新的组合/制剂
- 提高生产效率
- 预测材料特性
- 更快的文献检索
- 高效的安全测试
- 改进生产/工艺创新
- 更快地开发出有效的分子和制剂
- 开发特殊材料
利用专有人工智能平台加速探索
73% 的企业高层领导将人工智能置于所有其他数字投资之上。随着对人工智能的投资不断增加,简化数据收集和人工智能部署对未来的成功至关重要。如今的 GPTs 接受过广泛数据集的培训,因此他们能够有效地回答一般问题,但缺乏内部使用所需的专业知识和数据访问权限。
因此,用户可以审查、验证和微调生成的响应,同时提供可信人工智能使用所需的参考。这为在分子研究、报告生成、市场情报等各种工业用例中应用 GPTs 提供了一个强大的平台。
复杂分子的发现
要了解一种分子进一步开发的可行性,需要对复杂的化学、生物、逻辑和计算数据进行分析。Certara.AI 具备理解复杂数据类型的能力;发现科学家只需花费更少的时间进行琐碎的计算分析和研究任务。您可以使用 Certara.AI 的生成人工智能功能,根据您的化合物库探索和分析潜在的可能性(分子建模到虚拟筛选),并对 LLM 的建议进行科学验证。人工智能主导的解决方案还可以通过减少合成和评估周期来加快开发进度。
人工智能辅助研究
全球化学品生产商需要关注其减排目标,以实现 2023 年目标(从 scope 1 和 2 开始)。为了对更大的生态系统产生影响,他们的努力不应局限于简单的减排,而应利用材料或产品替代品。为了达到预期的效果,需要通过技术发明新材料、新分子,使其能够有效地相互作用,以较低的能源成本和排放产生预期的效果,并达到预期的使用性能。Certara AI 主导的解决方案可以优化并加速从发现到解释建模数据的过程,识别出可能有效的先导化合物,并通过评估、优化和整合成分制剂工艺来加速低成本制剂的研发。
分析和准确性 – 提高预测准确性
在化工企业的工作流程中,从分子和制剂、制造、供应链到材料故障等多个领域都需要进行预测。以人工智能为主导的解决方案和技术可以发挥有效作用,通过特定行业的人工智能基础和模型,更好地进行属性预测分析。
使用人工智能进行预测分析可以理解和预测反应过程的结果。通过筛选大量的数据集,人工智能可以准确、快速地预测或区分反应路径。人工智能模型和算法可以作为预测各种化学反应的基础,并能够从起始材料菜单中选择化学投入,确定给定化学和物理投入的反应性。通过使用人工智能主导的解决方案,人们可以通过大量的选项和排列组合来优化预测,并以可持续的方式向市场开发材料。
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研究与生产应用案例
文献和信息检索
作为早期研究的一部分,寻找和获取适当的数据至关重要。海量的出版资料、专利和内部数据让人望而却步,无法进行可靠的人工搜索。人工智能可以快速找到具有可引用参考价值的可靠数据。
提高性能的添加剂
添加剂被广泛应用于工业、商业和消费等各个领域。添加剂的一些作用是提高功能(如发动机油添加剂)、提高可靠性(如减少结垢或腐蚀的添加剂)或实现节能生产(石化炼油)和加工。
管道和设备的先进涂层
可从材料科学的角度推进防腐蚀、防结垢和其他涂层技术。这对于输送原油、精炼燃料和碳氢化合物、天然气以及其他液化商品的管道至关重要。
可生物降解塑料
在工业和消费领域无处不在的塑料是导致对环境负责的生态友好型创新的巨大创新之一。这包括制剂和生产 PET 和植物基材料,以有效满足包装使用案例的需求。
通过能耗实现优化
通过人工智能模型改进炼油操作,降低能耗。人工智能系统,可预测炼油厂的性能,并确定可提高能效的领域。
BOP 的性能和故障检测
评估基于数据的分析,以确定 BOP 中弹性体的性能;确定最佳检查频率,评估材料在恶劣环境条件下的性能,以优化维护、重新认证和停机时间。
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