Foundation Model for Chemical Manufacturing Özellikler
Yoneda Labs, kimyasal reaksiyonları optimize etmek ve ilaç keşif ve üretim süreçlerini kolaylaştırmak için AI destekli bir temel model inşa etmektedir.
Daha Fazla GösterFoundation Model for Chemical Manufacturing Temel Özellikleri
Yoneda Labs, ilaç keşfi ve üretimi için reaksiyonları optimize etmeye odaklanarak kimyasal üretim için bir temel AI modeli geliştiriyor. Yazılımları, süreci daha hızlı, daha ucuz ve daha çevre dostu hale getirmeyi hedefleyerek sıcaklık, konsantrasyon ve katalizörler gibi optimal reaksiyon parametrelerini tahmin etmek için makine öğrenimini kullanıyor. Model, kimyagerler deney yapmadan önce sonuçları analiz edip tahmin ediyor ve bu durum kimyasalların üretilme şeklini devrim niteliğinde değiştirme potansiyeline sahip.
AI Destekli Reaksiyon Optimizasyonu: Laboratuvarlarda deneme-yanılma sürecini azaltarak optimal reaksiyon parametrelerini belirlemek için makine öğrenimini kullanır.
Hızlı Deneyler: Günde 200 deney yapma ve analiz etme kapasitesine sahip olup, bu da 20 tam zamanlı kimyagerin çıktısına eşdeğerdir.
Kullanıcı Dostu Arayüz: Kimyagerlerin kullanması için basit olacak şekilde tasarlanmış olup, sadece birkaç tıklama ile gelişmiş istatistiklere ve makine öğrenimine erişim sağlar.
Özel Veri Seti Oluşturma: AI modelini daha etkili bir şekilde eğitmek için kendi kimyasal deney veri setini oluşturuyor.
Foundation Model for Chemical Manufacturing Kullanım Alanları
İlaç Keşfi: Yeni ilaç bileşenlerini sentezlemek için optimal koşulları bulma sürecini hızlandırır.
Kimyasal Üretim Optimizasyonu: Büyük ölçekli kimyasal üretim süreçlerinde verimliliği artırır ve maliyetleri düşürür.
Akademik Araştırma: Araştırmacılara yeni kimyasal sentez için reaksiyon koşullarını hızlı bir şekilde optimize etme konusunda yardımcı olur.
Çevresel Kimya: Reaksiyon koşullarını optimize ederek daha çevre dostu kimyasal süreçlerin geliştirilmesine yardımcı olur.
Artıları
Başarısız kimyasal deneylere harcanan zaman ve kaynakları önemli ölçüde azaltır
İlaç araştırmalarında daha fazla ilaç adayının test edilmesini sağlar
Kimyasal üretim süreçlerini daha maliyet etkin ve çevre dostu hale getirir
Eksileri
AI altyapısına ve robotik sistemlere önemli bir başlangıç yatırımı gerektirebilir
Geleneksel yöntemlere alışkın olan geleneksel kimyagerlerden potansiyel direnç
Doğru tahminler için eğitim verilerinin kalitesine ve kapsamına bağımlılık
Daha Fazla Göster