构建定制化数据集成平台和开发对应的人工智能高级分析模型增效化工/医药领域的研发和生产过程

本团队的成果主要解决化工和医药行业中数据管理分散、工艺优化依赖经验、关键参数预测不精准等痛点。当前行业普遍存在数据孤岛问题，缺乏系统化的数据集成和分析能力，导致生产过程优化难度大、效率低，影响产品质量和稳定性。我们的解决方案通过构建智能化数据管理平台和AI驱动的分析模型，实现数据高效整合、关键参数精准预测和生产工艺优化，从而提高生产效率、降低成本，增强企业的智能决策能力和市场竞争力。

团队的成果旨在解决化工和医药领域中的关键痛点，通过建立定制化数据集成平台和开发基于人工智能的高级分析模型，有效提升生产过程的智能化水平和管理效率。我们的解决方案不仅能够精准预测和优化中试过程中的关键参数，还能够实现实时数据处理和分析，大幅提升生产效率和产品质量稳定性。这一技术优势不仅能够推动行业智能化发展，还为企业带来明显的竞争优势，特别是在提升市场应用前景和支持可持续发展方面具有显著潜力。团队正在申请2项国家专利，并已发表高质量的科学论文1篇。

应用案例：团队创建了一个包含 600 多个基于罗丹明荧光探针的综合数据集，并采用了在分子指纹上训练的多层相互作用卷积模型 (MICNet) 来准确预测激发和发射波长。我们的模型表现出很高的准确度，激发波长的平均相对误差 (MRE) 为 0.1%，发射波长的平均相对误差 (MRE) 为 0.4%。为了推进这一目标，我们实施了一种闭环策略，该策略集成了实验反馈，以迭代方式提高设计算法的准确性，从而提高探针的性能和可靠性。这种方法不仅加快了探针开发周期，而且还促进了光谱定制荧光探针的创建，为生物分析化学领域带来了重大进步。