智能推荐算法

集成贝叶斯优化算法，通过高斯过程代理模型精准预测反应结果分布，实现复杂参数空间的高效探索与利用平衡

多模态数据融合

支持离散型参数（如催化剂类型）与连续型参数（如温度梯度）的协同优化，突破传统正交实验的维度限制，实现多试剂混合比例的自由探索

闭环智能决策系统

基于采集函数（如期望改进EI）动态生成高潜力实验方案，联动自动化设备执行并实时反馈数据，形成“推荐-执行-学习”的无人化迭代闭环

历史数据加速优化

自动匹配历史反应数据初始化代理模型，显著降低冷启动样本需求，解决小样本场景下的优化效率问题（如新药研发初期）

制药/医疗-新药物研发

融合分子对接模拟（低保真数据）与高通量活性测试（高保真数据），实现对潜在先导化合物的高效识别，缩短筛选周期。

材料设计与工艺优化

优化材料成分比例（如合金、聚合物）或加工条件（如烧结温度、压力），以提升材料性能（强度、导电性）。

药物分子筛选与设计

药物活性预测需评估大量分子结构，实验成本极高。贝叶斯优化结合计算化学（如分子动力学模拟），快速筛选高活性候选分子，缩短研发周期。