Deep Learning
+ First Principle
传统材料化学研发仍处在经验驱动、实验主导的初级阶段
01
周期长
1天只能做1-2次分析实验，从实验室合成到规模化生产平均需要10年
02
成本高
1个新材料的实验室级合成成功需要花费200-2000万美元不等
03
成功率低
55%的实验数据是非结构化和难以解释的
50%的研究者难以复刻自己的实验结果
70%的研究者难以复刻他人的实验结果
缺失的平衡
传统研发工具在精度与效率之间顾此失彼
精度
效率
传统研发
常见的传统研发手段难以在精度与效率之间取得平衡。
高精度
湿实验
精准但缓慢
居中平衡
模拟 / 计算
有效，但受成本与规模限制
高效率
机器学习预测
快速，但常有不确定性
由 Agent Mira 增强
AI科学家
以实用速度达到实验级精度
减少试错
更快的模拟
可靠的预测
更快的模拟
可靠的预测
AI科学家的崛起
面向材料研发的 Agent Mira
「深度原理 Deep Principle」推出Agent Mira——全球首个专为材料研发打造的AI科学家。通过连接湿实验、计算模拟与先进的AI模型，Mira 全面提升研发效率与预测精度。
通过自然语言交互，Mira 能够理解研究目标、拆解复杂任务，并在仪器、数据库、计算工具与实验平台之间统一调度研究方法。其灵活的接入架构可嵌入现有工作流，端到端加速材料研发全周期。
AI科学家通过三大引擎协同成环，规模化推动材料创新。
生成式AI
扩展探索空间
生成式AI通过快速提出海量假设——包括新分子、晶体、配方与化学反应——扩展可搜索的设计空间，让早期构想从人工猜测转变为可规模化的候选生成。
探索
智能体工作流
扩展自适应筛选
智能体工作流拆解复杂研发目标、选择合适的工具，并统一协调模拟、预测、文献与实验反馈，实现规模化的自适应筛选——每个结果都会启发下一步决策，而非遵循固定的线性流程。
调度
高通量实验室
扩展真实世界迭代
高通量实验室提升真实实验、数据采集与验证闭环的速度。通过扩大迭代规模与真实世界反馈，更快地把AI生成、智能体筛选的假设转化为可靠的实验证据。
通量
规模化创新
探索空间
自适应筛选
真实世界迭代
