分子智算
针对高质量实验数据稀缺与机器学习模型可解释性不足等关键挑战，我们提供了一套端到端的自动化分子模拟解决方案。该方案以分子的SMILES表示为起点，集成分子构象生成、分子动力学采样、量子化学计算、波函数分析及多维度数据挖掘，构建从分子结构到性质预测的完整技术链条。通过全流程自动化与科学严谨的计算方法，全面支撑构效关系建模、虚拟筛选和分子聚类等核心研发任务，显著提升分子筛选效率与条件优化精度。
概述：针对实验参数众多且相互耦合的复杂问题，我们开发了一款先进的实验参数智能优化工具。该工具融合人工智能算法与自动化实验系统，能够在有历史数据支持或从零开始（无先验数据）的场景下，智能生成最优实验参数，驱动实验设备自主运行并完成分析检测。检测结果将实时反馈至AI模型，用于动态优化后续实验策略，形成“决策—执行—反馈”的闭环迭代机制，显著提升实验效率与成功率，推动科研过程向智能化、自适应化方向发展。
实验参数优化工具
大数据清洗工具
针对化学反应文本普遍存在信息非结构化、数据分散等问题，我们开发了一套专用的信息抽取与推理工具，能够从非结构化的化学反应描述中精准识别并结构化提取关键反应要素，包括反应物、试剂、溶剂、催化剂的名称与用量，以及产物名称、产率、反应温度、压力和时间等核心参数。该工具为构建各类化学反应智能模型（如逆合成路线设计、反应条件预测、产率优化与副产物推断等）提供了高质量、结构化的数据基础。
针对高质量实验数据稀缺与机器学习模型可解释性不足等关键挑战，我们提出一套端到端的自动化分子模拟解决方案。该方案以分子的SMILES表示为起点，集成分子构象生成、分子动力学采样、量子化学计算、波函数分析及多维度数据挖掘，构建从分子结构到性质预测的完整技术链条。通过全流程自动化与科学严谨的计算方法，全面支撑构效关系建模、虚拟筛选和分子聚类等核心研发任务，显著提升分子筛选效率与条件优化精度。
自动化分子模拟工具
区域选择性是有机合成化学中的核心挑战之一，对合成效率与产物纯度具有决定性影响。为此，我们开发了一款专注于化学反应区域选择性预测的智能建模工具。该工具通过高质量反应数据的系统筛选与创新的数据增强策略，构建了能够综合考虑反应条件的机器学习模型，实现了对多种潜在反应位点的精准预测，助力化学反应研究与合成设计的智能化升级。
区域选择性建模工具
