智能实验方案设计ai doe助力材料领域和生命领域配方优化-j9九游会真人游戏第一

近年来，材料科学和生命科学领域都迎来了快速发展的时代。从新型材料的开发到生物配方的优化，科学家们在不断探索如何利用最先进的技术和方法来加速研究进程，提高研究效率。在这个过程中，智能实验方案设计作为一种新兴的技术方向，正逐渐成为学术界和工业界关注的焦点之一。智能实验方案设计是利用人工智能、大数据分析和自动化技术，帮助科研人员更快速、更精准地设计和执行实验，从而提高实验成功率，降低研究成本，加速科学发现的过程。

然而无论在材料领域还是生命科学领域，从研发角度还是实际生产角度，都面临着一些实际的困境：

· 材料科学领域：

1. 材料设计周期长、成本高：传统的材料研究往往需要大量的试错过程和昂贵的实验成本，导致研发周期漫长，成本高昂。

2. 数据分析效率低：海量的实验数据需要耗费大量时间和人力进行分析和挖掘，限制了研究进展的速度。大量的实验、生产数据中的未知规律依靠人为寻找或现有的知识理论无法高效获取；

· 生命科学领域：

1. 实验设计的盲目性和试错成本高：传统实验方案设计往往基于研究者的经验和假设，缺乏系统性的分析和优化。这种盲目性导致了大量试错和资源浪费，实验成本高昂且效率低下。

2. 实验参数的复杂性和多样性：生命科学研究涉及的实验参数众多且复杂，包括温度、ph值、浓度、时间等。在设计实验方案时，需要考虑到这些参数之间的相互作用和影响，而传统方法往往难以全面考量，容易导致实验设计的不完善和结果的不准确

为了更快实现提升各个领域的研发及生产效率，我们必须采用创新的研发模式。大规模的研发、生产数据为智能实验设计方法的应用提供了丰富的数据基础。大数据技术的发展和云计算等高性能计算资源的普及，提供了处理海量数据的能力，促进了机器学习在该领域的应用。

在本次直播中，我们将深入探讨智能实验方案设计在材料科学和生命科学领域的应用，并分享最新的研究成果和技术进展。具体内容包括：

材料科学领域：

· 智能材料设计：介绍利用人工智能和机器学习技术加速新材料发现的方法和案例。

· 实验方案优化：探讨如何利用智能实验方案设计提高材料实验的成功率和效率，减少研究成本。

· 基于数据驱动的实验方案设计：分享如何利用大数据分析技术挖掘实验数据，加速材料科学研究的进展。

生命科学领域：

· 高通量实验优化：介绍化学药合成过程，尤其是涉及多个变量的反应条件优化（如温度、压力、浓度、催化剂种类和比例等），如何指导每一轮实验的设计，达到预期效果最好的条件。

· 生产工艺参数优化：探索如何通过调整生物药生产中的细胞培养条件、发酵过程参数等，以最大化产物的产量和质量，同时降低生产成本

· 更多应用：探讨智能化实验方案设计在药物配方设计、药物递送系统设计、药物筛选与表征等方面如何解决研究与开发中的复杂的优化问题。

创腾科技自主研发的maxflow分子模拟与人工智能平台，可以让科研人员以更高效、灵活地方式将实验方案设计和人工智能手段应用于各个行业的研发、生产优化，将大数据、云计算、人工智能与材料/生物的配方优化模式相结合，建立适合于当下快节奏、高效率的配方优化新范式。

讲座内容：

本次讲座会结合案例 软件实操的方式来跟大家带来有关智能实验方案设计方法运用在材料科学/生命科学的相关分享。

1. 智能实验方案设计的基本知识

    · 实验方案设计的背景

    · 机器学习方法辅助下的工艺参数优化模式

    · 基于贝叶斯优化的实验方案设计—edbo

图 | 贝叶斯优化方法的可视化示意图

2. 智能实验方案设计在材料领域的应用

    · 智能实验方案设计在材料领域的成功案例

    · 智能实验方案设计助力配方优化的进程

maxflow平台图 | 实验数据分析工作流示意图人工智能方法助力关键工艺参数筛选

机器学习方法辅助下的工艺参数优化模式

3. 智能实验方案设计在生命领域的应用

    · 智能实验方案设计在化学药合成中的应用

    · 智能实验方案设计在生物药研发中的应用