Foundation Model for Chemical Manufacturing
Yoneda Labs正在构建一个AI驱动的基模型，以优化化学反应并简化药物发现和制造过程。
https://www.yonedalabs.com/?utm_source=aipure
产品信息
更新于：2024年11月09日
什么是 Foundation Model for Chemical Manufacturing
Yoneda Labs是一家成立于2023年的初创公司，致力于开发用于化学制造的基础AI模型，重点是药物发现。该公司旨在通过利用人工智能在实验室运行之前预测和分析化学反应，彻底改变化学家进行反应优化的方式。Yoneda Labs已从Khosla Ventures和Y Combinator等知名投资者那里筹集了400万美元的种子资金，用于构建其技术和机器人实验室能力。
Foundation Model for Chemical Manufacturing 的主要功能
Yoneda Labs正在开发一种基础AI模型，用于化学制造，专注于优化药物发现和生产中的反应。他们的软件利用机器学习来预测最佳反应参数，如温度、浓度和催化剂，旨在使过程更快、更便宜、更环保。该模型在化学家进行实验之前分析和预测结果，可能彻底改变化学品的制造方式并改进药物发现。
AI驱动的反应优化: 利用机器学习确定最佳反应参数，减少实验室中的试错。
快速实验: 每天能够运行和分析200次实验，相当于20名全职化学家的产出。
用户友好界面: 设计简单，化学家可以轻松使用，只需几次点击即可访问高级统计和机器学习。
专有数据集生成: 构建自己的化学实验数据集，以更有效地训练AI模型。
Foundation Model for Chemical Manufacturing 的使用场景
药物发现: 加速寻找合成新药物化合物的最佳条件的过程。
化学制造优化: 提高大规模化学生产过程的效率并降低成本。
学术研究: 帮助研究人员快速优化新化学合成的反应条件。
环境化学: 通过优化反应条件，有助于开发更环保的化学过程。
优点
显著减少失败的化学实验所花费的时间和资源
使制药研究中能够测试更多药物候选物
使化学制造过程更具成本效益和环保性
缺点
可能需要大量初始投资于AI基础设施和机器人
传统化学家可能对传统方法有抵触
依赖于训练数据的质量和广度以进行准确预测
如何使用 Foundation Model for Chemical Manufacturing
输入反应参数: 将您希望优化的化学反应参数，如温度、浓度、催化剂等，输入到Yoneda Labs应用程序中。
指定优化标准: 指明您希望优化的标准，如产量、反应时间、成本等。
生成实验设计: 应用程序将使用AI和统计技术设计一组最优的实验，以测试不同的参数组合。
运行建议的实验: 在实验室中按照指定的条件进行软件建议的实验。
输入结果: 将实验结果输入回应用程序中。
分析和迭代: AI模型将分析结果并建议下一组实验。重复步骤4-6，大约进行3次迭代。
审查优化条件: 大约经过3次迭代后，应用程序应提供接近最大可能产量的反应条件。
Foundation Model for Chemical Manufacturing 常见问题
Yoneda Labs 正在开发一种基础 AI 模型，用于化学制造，旨在优化药物发现和生产的化学反应。
Foundation Model for Chemical Manufacturing 网站分析
Foundation Model for Chemical Manufacturing 流量和排名
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流量趋势：Jul 2024-Nov 2024
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