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國工智能發(fā)布首個「國工化工大模型」
2025-03-26
技術(shù)中心

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AI重構(gòu)化學(xué)工業(yè)的“復(fù)雜方程式”

     化學(xué)工業(yè),作為現(xiàn)代工業(yè)的基石,從未缺席每一次技術(shù)革新帶來的潛能釋放。

     當(dāng)前,大模型技術(shù)的發(fā)展方興未艾。化工行業(yè)正在積極從中尋找助力,但常規(guī)大模型在垂直領(lǐng)域表現(xiàn)不佳,領(lǐng)域知識的缺乏、機理推導(dǎo)能力差等,導(dǎo)致化工行業(yè)擁抱大模型的嘗試,屢屢受阻。如何將人工智能的“未來感”轉(zhuǎn)化為化工產(chǎn)業(yè)的“生產(chǎn)力”,如何將AI發(fā)展的兩大方向:大模型與AI for Science高效結(jié)合成為當(dāng)務(wù)之急。

     2025年3月,國工智能作為人工智能在化工行業(yè)應(yīng)用的領(lǐng)跑者,憑借多年行業(yè)積淀,再次以破局者之姿交出答卷——「國工化工大模型」正式發(fā)布。「國工化工大模型」完美融合了大模型技術(shù)與國工智能多年沉淀的AI化學(xué)能力,讓化學(xué)反應(yīng)從“實驗室盲盒”進階為“可計算的科學(xué)”,積極推動化學(xué)研究從經(jīng)驗科學(xué)、計算科學(xué)向AI科學(xué)的轉(zhuǎn)變,用AI技術(shù)為化學(xué)工業(yè)書寫“化繁為簡”的新范式。

l「國工化工大模型」的核心能力:從“問答助手”到“機理專家”

   「國工化工大模型」改變了大模型的“文科生”設(shè)定,朝著“理科生”深度進化。大模型技術(shù)與國工智能AI for Science領(lǐng)域的垂直能力深度融合,針對具體問題進行識別后,聯(lián)動調(diào)用「合成推演」、「催化劑設(shè)計」、「分子動力學(xué)及計算化學(xué)描述符構(gòu)效關(guān)系計算」、「構(gòu)效關(guān)系計算」、「產(chǎn)物預(yù)測」、「量熱預(yù)測」、「實驗/工藝優(yōu)化」、「高分子配方與性能預(yù)測」、「譜圖逆分析」等15種垂直領(lǐng)域模型進行協(xié)同分析,真正實現(xiàn)大模型在化工場景的“深度思考”。

圖:大模型多路分析

  • 合成推演:利用合成規(guī)則預(yù)測反應(yīng)路線圖,從目標產(chǎn)物回溯到起始原料,推薦有機化合物的逆向合成路線,可推薦出文獻中尚無報道且具有潛力的合成路線,輔助探索最優(yōu)合成方案。

  • 催化劑設(shè)計:針對特定反應(yīng)類型的催化劑,通過輸入催化劑結(jié)構(gòu),對催化性能進行預(yù)測,為催化劑的實驗開發(fā)指明清晰的方向;反之,輸入所期望的催化性能以及相關(guān)的實驗信息,能夠為催化劑結(jié)構(gòu)的修飾、改進、設(shè)計提供重要的依據(jù)和思路,從而得到最可能對應(yīng)此催化性能的催化劑結(jié)構(gòu)。

  • 分子動力學(xué)及計算化學(xué)描述符構(gòu)效關(guān)系計算:「國工化工大模型」可根據(jù)輸入的實驗數(shù)據(jù),進行各類分子動力學(xué)描述符的計算,并能夠建立描述符與宏觀性質(zhì)的構(gòu)效關(guān)系,自動生成“結(jié)構(gòu)-性能”的預(yù)測模型。

  • 反應(yīng)預(yù)測:「國工化工大模型」針對輸入的有機反應(yīng)的反應(yīng)物和可能的反應(yīng)條件,可完成從反應(yīng)物到過渡態(tài)、中間體、以及最終反應(yīng)產(chǎn)物的模擬計算,并且可以通過對多種反應(yīng)模式的探索,構(gòu)建起復(fù)雜的有機反應(yīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測反應(yīng)可能產(chǎn)生的副產(chǎn)物、雜質(zhì)等。

  • 量熱預(yù)測:針對包含反應(yīng)過程量熱問題,輸入反應(yīng)物和反應(yīng)條件后,「國工化工大模型」可以根據(jù)反應(yīng)本身和不同的反應(yīng)條件來給出反應(yīng)裝置中隨時間的量熱變化,對物理過程模擬準確,但對含有化學(xué)過程的量熱很難預(yù)測。

  • 實驗/工藝優(yōu)化:針對組合因素和多指標的優(yōu)化任務(wù)進行分析,快速探索最佳指標對應(yīng)參數(shù)配置,給出實驗條件、工藝參數(shù),減少試驗次數(shù),提高研發(fā)效率。

  • 高分子配方與性能預(yù)測:通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù),對大量材料數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,尋找新的材料組合或優(yōu)化材料配方、預(yù)測高分子材料的物理、化學(xué)和機械性能,探索新的配方空間,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的高分子材料,推動材料科學(xué)的創(chuàng)新。

  • 譜圖逆分析:  譜圖逆分析是一項利用海量分子光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建強大表征模型的技術(shù)。不僅能實現(xiàn)對相似分子的精準計算與匹配,還能深入解析復(fù)雜混合物,準確預(yù)測其組分構(gòu)成,并進一步推斷混合物的關(guān)鍵性質(zhì)。通過對光譜數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能分析,譜圖逆分析為化學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域的研究提供了強有力的工具,極大地加速了新材料的研發(fā)和復(fù)雜混合物的解析過程。

     

l「國工化工大模型」的行業(yè)優(yōu)勢:從“聊天機器人”到“科研分析師”

     化工知識強化:「國工化工大模型」已完成百萬篇專業(yè)化學(xué)文獻的知識庫構(gòu)建,并結(jié)合行業(yè)最領(lǐng)先的數(shù)據(jù)集完成訓(xùn)練,天然具備化工行業(yè)知識屬性,在行業(yè)術(shù)語、專業(yè)概念、學(xué)科理論等方面的理解和分析能力顯著提升,回答時生成的文本具備更強邏輯性、準確性,更符合行業(yè)規(guī)范。

     同時,在復(fù)雜化工問題的推理和分析上,「國工化工大模型」能夠結(jié)合行業(yè)前沿知識,向用戶提供更新穎的解決方案、更具洞察力的建議和可行性研究方向。

     問題識別與能力聯(lián)想:針對用戶輸入的問題,「國工化工大模型」將自動識別其中的化合物名稱、化學(xué)式、配方組分與比例等關(guān)鍵數(shù)據(jù),通過語義分析自動進行問題聯(lián)想,并羅列對用戶有幫助的分析選項。

     科研模態(tài)擴展:「國工化工大模型」的分析回答將不在局限于簡單文本模態(tài)。針對不同的機理問題的分析回答時,「國工化工大模型」多種科研模態(tài)的圖表形態(tài)進行結(jié)果展示,包括:「合成路線圖」、「分子3D結(jié)構(gòu)」、「反應(yīng)勢能面圖」、「過渡態(tài)回放動畫」、「能量變化曲線」、「反應(yīng)演變動畫」、「配方表」、「相關(guān)度分析圖」等50種不同科研模態(tài)進行結(jié)果展示。

圖:多模態(tài)科研分析師

l「國工化工大模型」的私域安全:從“數(shù)據(jù)小偷”到“私有智囊”

    「國工化工大模型」定位于為化工細分行業(yè)的提供定制訓(xùn)練、企業(yè)內(nèi)私有化部署。意在解決公共大模型在企業(yè)側(cè)數(shù)據(jù)私有化訓(xùn)練、企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)集成等問題,讓化工企業(yè)不再是大模型技術(shù)的“用戶”,真正成為大模型的“訓(xùn)練師”和“駕馭者”,擁有企業(yè)自身可掌控的大模型平臺。

  • 數(shù)據(jù)安全性:以私有化的方式運行在企業(yè)內(nèi)部,不再將研發(fā)、生產(chǎn)、運營等保密數(shù)據(jù)上傳到公有云環(huán)境,有效保護企業(yè)的數(shù)據(jù)和商業(yè)秘密,降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。

  • 可集成性:企業(yè)通過無縫集成企業(yè)內(nèi)信息化系統(tǒng),自動整合企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源進行訓(xùn)練自有大模型的訓(xùn)練,實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫問答,給出智能化決策意見。

  • 可駕馭性:企業(yè)可利用不斷產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)對私有大模型進行自主訓(xùn)練和優(yōu)化,模型能力將更加符合企業(yè)自身業(yè)務(wù)特點、精準滿足企業(yè)自身需求,打造企業(yè)可駕馭的專屬模型。

     

    未來,化學(xué)工業(yè)的“基石”地位不會動搖。當(dāng)化學(xué)工業(yè)與量子計算、AI深度融合,其內(nèi)涵也正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變,化學(xué)工業(yè)將從“大規(guī)模制造”轉(zhuǎn)向“精準創(chuàng)造”、從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)智能”。

     國工智能致力于陪伴國內(nèi)化工企業(yè)走出實驗的試錯沼澤,開拓化工行業(yè)本該擁有的——“數(shù)據(jù)”與“算法”的智能沃土。

l問答示例:

    計算化學(xué)描述符 humo 和lumo,與 OLED 行業(yè)中的外部量子效率(EQE)有什么關(guān)系?

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