Modelu sy'n cael ei yrru gan 1.Data: dadansoddi data arbrofol hanesyddol trwy ddysgu peiriannau, adeiladu modelau rhagfynegol, a sgrinio datrysiadau dylunio moleciwlaidd gorau posibl yn gyflym.
2. Cynhyrchu ac Optimeiddio Plaidd: Dyluniwch strwythurau moleciwlaidd newydd yn awtomatig gan ddefnyddio rhwydweithiau gwrthwynebus cynhyrchiol (GAN) neu rwydweithiau niwral graff (GNN), a gwneud y gorau o'r perfformiad yn ailadroddol trwy ddysgu atgyfnerthu.
Cydbwyso 3.Multi-amcan: Cyfuno dysgu aml-dasg i gydamseru rhagfynegiad cydnawsedd a diogelu'r amgylchedd o ostyngwyr dŵr â gwahanol smentiau/admixtures i sicrhau cydbwysedd perfformiad cynhwysfawr.
Cyflymiad Simmulation: Integreiddio efelychiad dynameg moleciwlaidd ac AI i ragfynegi ymddygiad arsugniad asiant lleihau dŵr ar wyneb gronynnau sment, gan ddisodli rhan o'r dilysiad arbrofol.
5. Argymhelliad Fformiwla Internigent: Yn seiliedig ar ofynion gwirioneddol y prosiect, mae'r system AI yn argymell fformwlâu addas yn awtomatig, gan fyrhau'r cylch Ymchwil a Datblygu o fwy na 50%.
