拉斯维加斯9888

講座背景：  

傳統的材料配方設計往往依賴於經驗和反覆試驗的過程。研究人員需要進行大量的實驗來確定不同材料組合的性能，這不僅耗時費力，而且成本高昂。隨着科技的進步，特別是計算機科學和數據科學的發展，數據驅動的方法為材料科學帶來了新的希望。

在現代材料科學領域，利用數據驅動革新材料配方的設計與優化技術正日益成為一種革命性的力量。這一方法結合了大數據、機器學習和先進的算法，極大地提升了材料研發的效率和準確性，為新材料的創新和應用帶來了前所未有的突破。

數據驅動的材料設計利用了大數據和機器學習技術，通過分析大量的歷史數據和實驗結果，能夠從中提取出隱藏的規律和模式。例如，研究人員可以通過機器學習模型預測某種材料在不同條件下的性能，從而快速篩選出最有潛力的材料配方。這不僅加快了研發過程，還大大降低了試錯成本。

數據驅動方法的優勢：

· 高效篩選：利用大數據技術，研究人員可以在短時間內分析數千甚至數百萬種材料組合，快速篩選出最優的配方。這種高效篩選的能力是傳統方法無法比擬的。

· 精確預測：通過機器學習模型，研究人員可以精確預測材料的性能和行為，從而更好地指導實驗設計和優化。這不僅提高了實驗的成功率，還減少了不必要的實驗次數。

· 成本優化：數據驅動的方法可以顯著降低研發成本。通過虛擬實驗和仿真，研究人員可以在計算機上完成大量的前期工作，減少了實際實驗所需的資源和時間。

· 創新驅動：數據驅動技術不僅可以優化現有材料配方，還可以發現新的材料組合，推動材料科學的創新。例如，通過分析歷史數據和應用機器學習算法，研究人員可以發現一些以前被忽視的材料組合，從而開發出性能更優的新材料。

為了更快實現提升各個領域的研發及生產效率，拉斯维加斯9888必須採用創新的研發模式。近年來，數據驅動的材料設計已經在多個領域取得了顯著成果。例如，在新能源領域，研究人員通過數據驅動的方法開發出了性能更好的電池材料，大幅提升了電池的能量密度和使用壽命。在航空航天領域，數據驅動技術幫助優化了合金配方，使材料在極端條件下表現更加優越。此外，在生物材料和醫用材料的研發中，數據驅動的方法也展現出了巨大的潛力。大規模的研發、生產數據為智能實驗設計方法的應用提供了豐富的數據基礎。大數據技術的發展和雲計算等高性能計算資源的普及，提供了處理海量數據的能力，促進了機器學習在該領域的應用。

在本次直播中，拉斯维加斯9888將深入探討數據驅動的方法在材料科學中應用，並分享最新的研究成果和技術進展。具體內容包括：

· 基於數據的科學分析：如何利用大數據分析技術挖掘實驗數據，加速材料科學研究的進展。

· 智能材料設計：介紹利用人工智能和機器學習技術加速新材料發現的方法。

· 智能實驗方案優化：探討如何利用智能實驗方案設計提高材料實驗的成功率和效率，減少研究成本。

拉斯维加斯9888科技自主研發的MaXFlow分子模擬與人工智能平台，可以讓科研人員以更高效、靈活地方式將實驗方案設計和人工智能手段應用於各個行業的研發、生產優化，將大數據、雲計算、人工智能與材料/生物的配方優化模式相結合，建立適合於當下快節奏、高效率的配方優化新範式。

講座內容：

本次講座會結合案例+軟件實操的方式來跟大家帶來有關數據驅動方法下的材料智能設計及配方優化的相關分享。

• 數據驅動的背景

· 大數據時代下的材料研發模式

· 如何利用數據資產？

• 如何在材料研發進程中科學利用數據

· 數據驅動的方案設計在材料領域的成功案例

· 人工智能方法助力關鍵工藝參數篩選

圖 | 人工智能方法助力關鍵工藝參數篩選

• 數據驅動下的配方優化手段----智能實驗方案設計

· 實驗方案設計的背景

· 基於貝葉斯優化的實驗方案設計—EDBO

· 智能實驗方案設計助力配方優化的進程