实验困境

材料研发过程复杂，费时费力且“真相”难以接近。其中，两个难题也是实时困扰：

实验算得慢，模拟门槛高

材料研发人员在设计筛选分子时，需要合成和实验测量才能得到密度数据，耗时耗力。以高分子材料开发为例，研究人员需合成、表征3-5种候选分子，全程耗时4-8周，且因结晶度控制等变量导致30%重复率，严重制约筛选效率。

分子动力学模拟虽然可以计算密度，但是使用门槛高、有算力要求。需构建数万原子体系，同时该方法要求研究者必须掌握Materials Studio建模、LAMMPS模拟，形成"技术黑箱"，多数企业仅能依赖第三方平台。

数据缺失无参考，盲目实验效率低

在材料研发领域，数据缺失正将创新推向"盲人摸象"的险境。以密度参数为例——这个直接影响溶剂选择、反应条件优化和分离工艺设计的"工艺密码锁"，因缺乏结构化数据支撑，科研人员被迫不断试错。新能源电池材料研发案例显示：未结合密度数据的工艺参数设计，导致中试失败率升高、溶剂筛选增大。这种"数据黑箱"与"经验盲区"的叠加效应，将材料创新推向了高投入、低产出的窘境。

破局思考：材料研发遇见AI模型

面对研发困局，海森团队利用大数据、机器学习、AI分子构建、计算模拟等技术，建立材料开发模型，让机器学习模型提供即时预测，配合海森强大算力支持，避免实验或计算模拟，加速分子筛选，缩短研发周期。

以密度模型为例，密度是有机材料的重要基本性质，影响到诸如离子电导率、溶剂中的迁移率、机械和光学行为以及众多其他物理和化学性质。

1.进入“海森材料AI平台”

进入海森材料AI平台（www.haisendata.com），登录账号（如何注册账号请查看帮助中心），点击左上方菜单栏进入“AI材料设计”。

2.数据准备

点击“密度预测”模型进入，开始进行准备工作

三种准备方法：

1.点击“绘制结构”，进入绘制页面，绘制想要预测的模型结构；

2.点击“下载模版”，在模版中输入想要预测的模型，可输入多个模型；

3.在下方内容栏中输入模型smiles码，可输入多个；

准备完成后，点击下一步即可开始预测模型。

预测模型需要AI币，每条预测需要一个AI币，AI币可通过注册账号，每日登录以及推广用户注册获得，如有疑问可点击帮助中心查看，或联系客服。

3.预测结果

开始预测后可在界面左侧，点击“预测结果”查看预测的项目数据，预测需要一定的时间，请耐心等待。

进入结果中查看预测数据，可点击右上方导出数据（如数据较多可点击序号项目前方的边框全选数据，每页展示数据量可在下面选择）。

4.结果评估

与传统预测相比，海森材料AI平台的密度预测模型，预测速度更快，错误率更低，使用更加方便快捷。

功能延展

海森材料AI平台拥有超过50亿项计算数据和3000亿描述符，作为模型的底层数据支持，提高模型的预测精度。利用平台的智能化模型训练模块，非专业用户也可以训练出高精度的材料性质预测模型。平台如今拥有聚合物与有机分子2大类模型，42小类预测模型，平台还在不断地扩充和更新大量性质预测模型，以满足用户的需求。

关于我们

海森大数据聚焦于材料大数据检索与挖掘、材料计算与模拟、新材料智能设计与定向开发等前沿领域，旨在为中国企业与科研单位提供全面、高效的综合解决方案。

公司自主开发构建的《海森材料AI平台》，涵盖了全球99%已发布的化合物，并持续更新，补全扩充了50亿项计算性质。

平台深度融合了材料/化学理论、分子构建、模拟计算与机器学习等前沿技术，集材料数据、材料算法和材料模型于一体，打破了传统材料研发的瓶颈，实现了材料的智能研发。打造了AI材料设计、AI材料库和AI逆向合成三大核心功能。

平台将繁琐复杂的实验过程转化为精准高效的预测与模拟，为材料研发开辟了全新的路径。

打造材料数据大平台，引领智慧研发新时代