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AI机器学习技术加速功能新材料的研发
1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战:急需的新材料难以快速筛选设计,而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方,拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示,130种关键材料中,有32%国内完全空白、54%虽能生产,但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给,亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发,希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式,引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中,国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研,我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求,而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此,清华智研将作为一家高新科技企业,以AI赋能研发(AIEmpoweringResearch&Development)为使命,组建国际顶尖水平团队,向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术,打造世界级的AI未来实验室(World-ClassAIFutureLab)。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台,可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心,如主动学习算法,图神经网络,卷积神经网络等,我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面:1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发,设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度,设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度,设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度,从而大大地降低研发成本与时间,为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面,从样品制备(称量固体、添加液体、超声处理.等),到合成(分配液体,控制温度,混合,测量pH值,干燥等)、表征(气相色谱,高效液相色谱,分光光度法等),通过自动化/机器人的辅助,可以有效提高可重复性,提高信噪比,加快实验速度。通过人工智能技术,将实验数据转换为可操作的智能指导,快速浏览并利用复杂的数据,提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程,希望对接 1)工程化、产品化所需的资源; 2)新能源、新材料领域合作企业。
清华大学 2022-09-23
新一代纳米抗体从头测序技术
本技术成果是依托北理工空间生命创新团队,围绕抗体药物研发、抗体工程和个体化诊疗等领域中抗体蛋白测序的迫切需求,将高精度生物质谱仪器与计算生物学算法融合开发了无需细胞系或DNA而直接对抗体蛋白进行测序的技术,是具有全链条自主知识产权的新一代抗体测序技术。
北京理工大学 2022-11-14
新一代高效跨季节储热技术
化学储热利用化学反应储热,储热密度高,能长时间储热无损耗,是新一代储热技术。还能够提高热能品位,可用于取暖和工业用热。本技术是授权专利技术,创新性和先进性突出,市场前景广阔,可为碳中和目标保驾。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 太阳能的不连续性造成无法应用,利用储热技术储存太阳能就可以实现连续供热,解决这个问题。熔盐储热已经产业化,但是储热密度低,热能损失高,储热时间小于10小时。化学储热利用化学反应储热,储热密度高,能长时间储热无损耗,是新一代储热技术。还能够提高热能品位,可用于取暖和工业用热。本技术是授权专利技术,创新性和先进性突出,市场前景广阔,可为碳中和目标保驾。 新一代跨季储热材料的性能显著优于同类技术,性能如下: 1)储热密度,每吨360 kWh (水的储热密度约58 kWh),是水的5.8倍。 2)简单密封,长时间保存无热能损失。 3)储热材料成本每吨< 1000元。 4)设备投资 约50元/kWh。
北京理工大学 2022-08-18
高纯度茄尼醇的提取与纯化技术
茄尼醇是一种存在与烟叶、马铃薯叶、桑叶中的具有消炎、杀菌、吸收紫外线、抗氧化功能的植物活性化学品,在其分子结构中含有九个非共轭双键的聚异戊二烯醇,其极性非常弱,亲水性差,亲酯性强,可以溶于大多数非极性有机溶剂中;其分子中的非共轭双键是其药理活性的结构源泉,也是其获得工业应用的结构依据。茄尼醇主要用于合成辅酶Q10、茄尼醇胺、茄尼醇酯等医药中间体,同时也直接用于化妆品中增强化妆品的保健功能。 市面上的茄尼醇通常分为含量20%左右的浸膏、70%左右的粗茄尼醇、90%左右的茄尼醇、以及98%以上的茄尼醇精品。含量越高,价格越高,且含量越高,技术难度越大。 传统技术想要得到含量90%以上的产品,通常需要柱层析工段来达到,相对溶剂量大,操作复杂,生产成本高。经过对茄尼醇中产品与杂质的深度分析和大量的实验,得到了能够溶解茄尼醇但不溶解杂质的混合溶剂。本项目成果可从70%的茄尼醇出发,不经过柱层析,仅利用混合溶剂法处理得到含量90%以上的产品,且混合溶剂可循环使用,最大限度地降低生产过程的成本。将90%的产品再经过柱层析,可得到99%的精品。该项目采用的生产过程属于无污染的绿色化工工艺过程。
四川大学 2016-04-18
全焊接双波纹板式气体换热器成套技术
焊接双波纹板式气体换热器主要应用于废气的余热回收以达到节能减排的目的。该技术利用常州大学专利技术,利用摸具液压使0.6~1.0mm的板材成形,经翻边、焊接组装完成,由于是焊接,适用温度可达550度,如果采用更好的材料,适用温度可达到900度。
常州大学 2021-04-14
水驱油藏矢量化生产优化技术
针对目前油气田开发中井网及注采方案设计依赖工程师经验,费时费力且效果不理想的问题,综合考虑储层非均质性和开采的不均匀性,基于矢量化开发和均衡水驱的理念,建立并形成了一套相对完整的水驱油藏矢量化生产优化方法。该方法将各类生产优化问题通过数学描述转换为最优化问题,并利用具有自主知识产权的MCS-CMA-ES优化算法进行高效求解,实现各类油藏生产问题的快速、准确的智能化高效决策。目前方法可用于新井井位、井轨迹、井网加密、抽稀、转注等井网调整方案的定量优化设计,以及各井注采液量/井底压力等注采参数的实时、
常州大学 2021-04-14
快速响应的水凝胶薄膜光学传感技术
本技术是利用智能水凝胶的刺激响应性,结合Fabry-Perot薄膜干涉现象提出的新型光学传感方法。本技术使用的水凝胶薄膜厚度仅数微米,因此具有响应速度快速的特点。可检测的项目包括温度、pH值、葡萄糖等。可与光纤传感技术相结合,实现远程传感。
南开大学 2021-04-14
细胞因子融合蛋白的应用开収技术
细胞因子是特异性细胞产生的,一类能够在细胞间传递信息、具 有免疫调节和效应功能的蛋白质。其中细胞因子介导的自身免疫是引 起自身免疫性疾病的一种重要的机制。白介素-17(IL-17)是目前新 发现的细胞因子,是由 Thl7 细胞分泌的致炎细胞因子,在机体炎症 反应以及自身免疫性疾病中发挥着重要作用。参与包括风湿性关节 炎、系统性红斑狼疮、银屑病等多种自身免疫性疾病的发病与发展。 白介素-17 与其受体结合后通过信号转导而发挥作用。白介素-17 受 体融合蛋白能与
兰州大学 2021-04-14
半导体光刻胶成膜树脂制备技术
1.痛点问题 光刻胶作为集成电路制备中不可或缺的一部分,已成为国家的战略资源之一。半导体光刻胶的核心在于成膜树脂,受限于研发难度大、专利壁垒高、资金投入多、准入门槛高,目前国内企业尚难以突破KrF胶(248nm)或ArF胶(193nm),而EUV胶完全不能自主供给。 2.解决方案 本项技术采用了国际最前沿的纳米氧化物团簇材料的工艺路线,可以实现单2nm小分子的光刻胶成膜树脂材料,攻克了材料合成和纳米材料提纯的难题,可满足目前半导体3nm制程节点的技术要求,RLS分辨率、边缘粗糙度、灵敏度三项关键性能指标优异,其曝光剂量远低于Intel公司提出的20mJ/cm2的成本线。此外,本项技术具有多种半导体光刻胶兼容性,可以生产248nm和193nm光源的半导体光刻胶成膜树脂,以及电子束半导体掩膜用光刻胶成膜树脂,具有广阔的技术替代优势和市场应用前景。 3.合作需求 本项技术已设立衍生企业,位于江苏常州的3000m2研发生产中心正在建设中。 1)融资需求:本轮天使轮融资6000万元。 2)资源对接需求:集成电路芯片制造、掩膜板生产企业,地方政府等。
清华大学 2022-07-12
智能协作机器人关键技术和装备
1.痛点问题 协作机器人是在共享空间中与人互动或在附近安全工作的机器人。与传统工业机器人相比,协作机器人的优点主要体现在人机共融环境中的安全性、交互性、灵巧性和智能性。这种机器人不仅性价比高,而且安全方便,能够极大地促进制造企业的发展。针对我们国家协作机器人方向,机器人关键核心部件(一体化关节、扭矩传感器、力矩电机、自适应控制器)受到国外卡脖子影响,系统软件、智能感知和决策算法储备不足,整机集成设计方面需要极大提升,因此攻破关键制约,加速智能协作机器人发展刻不容缓。 2.解决方案 本项目总体目标是实现自治友好的智能协作机器人系统。突破了“感-驱-控”一体化关节集成设计技术、分布式实时控制系统架构设计技术、高带宽自适应柔顺运动控制技术、基于机器学习的视觉感知技术,形成一批关键核心部件,包括扭矩电机、力矩传感器、一体化关节、分布式控制器和末端执行器,实现轻量化、模块化的协作机器人单臂和双臂,和围绕复杂应用场景开展应用验证。 合作需求 1)构建针对于产品打磨的专业化团队; 2)组建针对产品的专业化管理和销售团队; 3)搭建研发的实验基地和批量生产基地,以及寻求资金支持。 或者,寻找有实力的产业企业,开展技术转移。
清华大学 2022-07-20
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