Foundation Model for Chemical Manufacturing
Yoneda Labs создает модель искусственного интеллекта для оптимизации химических реакций и упрощения процессов открытия лекарств и производства.
https://www.yonedalabs.com/?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:16/06/2025
Тенденции ежемесячного трафика Foundation Model for Chemical Manufacturing
Foundation Model for Chemical Manufacturing получил 3.3k посещений за прошлый месяц, демонстрируя Небольшое снижение на уровне -3%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое Foundation Model for Chemical Manufacturing
Yoneda Labs — стартап, основанный в 2023 году, который разрабатывает базовую модель искусственного интеллекта для химического производства с упором на открытие лекарств. Компания стремится революционизировать подход химиков к оптимизации реакций, используя искусственный интеллект для прогнозирования и анализа химических реакций до их проведения в лаборатории. Yoneda Labs привлекла $4 миллиона в виде стартового финансирования от известных инвесторов, таких как Khosla Ventures и Y Combinator, для развития своей технологии и возможностей роботизированной лаборатории.
Ключевые особенности Foundation Model for Chemical Manufacturing
Yoneda Labs разрабатывает базовую AI-модель для химического производства, фокусируясь на оптимизации реакций для открытия и производства лекарств. Их программное обеспечение использует машинное обучение для предсказания оптимальных параметров реакции, таких как температура, концентрация и катализаторы, стремясь сделать процесс быстрее, дешевле и более экологичным. Модель анализирует и предсказывает результаты до того, как химики проводят эксперименты, что потенциально может революционизировать способ производства химикатов и улучшить открытие лекарств.
Оптимизация реакции с помощью AI: Использует машинное обучение для определения оптимальных параметров реакции, сокращая количество проб и ошибок в лабораториях.
Быстрое проведение экспериментов: Способен проводить и анализировать до 200 экспериментов в день, что эквивалентно выходу 20 штатных химиков.
Удобный интерфейс: Разработан для простоты использования химиками, обеспечивая доступ к продвинутой статистике и машинному обучению всего за несколько кликов.
Создание собственного набора данных: Создание собственного набора данных химических экспериментов для более эффективного обучения AI-модели.
Варианты использования Foundation Model for Chemical Manufacturing
Открытие лекарственных препаратов в фармацевтике: Ускоряет процесс поиска оптимальных условий для синтеза новых лекарственных соединений.
Оптимизация химического производства: Улучшает эффективность и снижает затраты в крупномасштабных химических производственных процессах.
Академические исследования: Помогает исследователям быстро оптимизировать условия реакции для нового химического синтеза.
Экологическая химия: Помогает разрабатывать более экологически чистые химические процессы за счет оптимизации условий реакции.
Преимущества
Значительно сокращает время и ресурсы, затрачиваемые на неудачные химические эксперименты
Позволяет тестировать больше кандидатов на лекарственные препараты в фармацевтических исследованиях
Делает химические производственные процессы более экономичными и экологически чистыми
Недостатки
Может потребовать значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру AI и роботику
Возможность сопротивления со стороны традиционных химиков, привыкших к обычным методам
Зависимость от качества и широты обучающих данных для точных предсказаний
Как использовать Foundation Model for Chemical Manufacturing
Ввод параметров реакции: Введите параметры, которые вы хотите оптимизировать для своей химической реакции, такие как температура, концентрация, катализатор и т.д., в приложение Yoneda Labs.
Указание критериев оптимизации: Укажите, какие критерии вы хотите оптимизировать, такие как выход, время реакции, стоимость и т.д.
Генерация дизайна эксперимента: Приложение будет использовать искусственный интеллект и статистические методы для создания оптимального набора экспериментов для тестирования различных комбинаций параметров.
Проведение предложенных экспериментов: Проведите эксперименты, предложенные программным обеспечением, в вашей лаборатории, следуя указанным условиям.
Ввод результатов: Введите результаты ваших экспериментов обратно в приложение.
Анализ и итерация: Модель искусственного интеллекта проанализирует результаты и предложит следующий набор экспериментов для проведения. Повторите шаги 4-6 примерно для 3 итераций.
Просмотр оптимизированных условий: После примерно 3 итераций приложение должно предоставить вам условия реакции, которые находятся в пределах 3% от максимально возможного выхода.
Часто задаваемые вопросы о Foundation Model for Chemical Manufacturing
Yoneda Labs разрабатывает базовую AI-модель для химического производства, направленную на оптимизацию химических реакций для открытия и производства лекарств.
Официальные сообщения
Загрузка...Популярные статьи
SweetAI Chat против HeraHaven: Найдите свое приложение для пикантного AI-чата в 2025 году
Jul 10, 2025
SweetAI Chat против Secret Desires: какой конструктор AI-партнеров подходит именно вам? | 2025
Jul 10, 2025
Как создавать вирусные AI-видео с животными в 2025 году: Пошаговое руководство
Jul 3, 2025
Лучшие альтернативы SweetAI Chat в 2025 году: сравнение лучших платформ для AI Girlfriend и NSFW Chat
Jun 30, 2025
Аналитика веб-сайта Foundation Model for Chemical Manufacturing
Трафик и рейтинги Foundation Model for Chemical Manufacturing
3.3K
Ежемесячные посещения
#4441303
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jul 2024-Jun 2025
Анализ пользователей Foundation Model for Chemical Manufacturing
00:00:42
Средняя продолжительность посещения
1.83
Страниц за посещение
39.93%
Показатель отказов
Основные регионы Foundation Model for Chemical Manufacturing
US: 65.25%
GB: 17.66%
DE: 17.09%
Others: NAN%
Последние ИИ-инструменты, похожие на Foundation Model for Chemical Manufacturing
invoices.dev
invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.
Monyble
Monyble — это платформа для создания ИИ без кода, которая позволяет пользователям запускать инструменты и проекты ИИ за 60 секунд без необходимости в технической экспертизе.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Mediatr
MediatR — это популярная открытая библиотека .NET, реализующая паттерн Медиатор для предоставления простой и гибкой обработки запросов/ответов, обработки команд и уведомлений, при этом способствуя снижению связности между компонентами приложения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Foundation Model for Chemical Manufacturing
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействия на естественном языке, реальные предложения кода и контекстную поддержку непосредственно в поддерживаемых IDE и на GitHub.com.
Rememberall
Rememberall - это безопасное, открытое решение для долгосрочной памяти, которое позволяет ИИ-приложениям и моделям GPT поддерживать постоянную память в рамках разговоров через семантический поиск и возможности векторного хранения.
Upsonic
Upsonic — это фреймворк AI-агентов, ориентированный на надежность, с докеризованной клиент-серверной архитектурой, который обеспечивает надежные рабочие процессы агентов благодаря расширенным функциям, таким как уровни проверки, треугольная архитектура и интеграция Model Context Protocol (MCP).
GitHub MCP Server
GitHub MCP Server — это сервер протокола Model Context Protocol, который обеспечивает плавную интеграцию между моделями ИИ и API GitHub, предоставляя стандартизированные инструменты для управления репозиториями, отслеживания задач и операций с кодом.