Полимерные материалы
Машинное обучение для предсказания вязкоупругих свойств, кристаллизации и деградации полимеров.
- Нейросетевые потенциалы
- Моделирование цепной динамики
- Прогнозирование старения
Первое в мире образовательное пространство, где искусственный интеллект встречается с полимерной наукой. Освойте цифровое материаловедение, прогнозирование свойств композитов и автоматизацию химических процессов.
Используем квантовые симуляторы для моделирования молекулярной динамики полимерных цепей с точностью до атома.
Создаём виртуальные модели материалов, позволяющие тестировать свойства композитов без физических прототипов.
Нейросети предлагают новые молекулярные структуры, которые человек не смог бы придумать за тысячу лет.
Машинное обучение для предсказания вязкоупругих свойств, кристаллизации и деградации полимеров.
ИИ-оптимизация армирования, многоуровневое моделирование и автоматический подбор матриц и наполнителей.
Интеграция данных спектроскопии, микроскопии и механических тестов в единые модели свойств материалов.
Цифровые двойники реакторов, оптимизация катализаторов и предиктивное управление качеством продукции.
ИИ-проектирование динамических ковалентных сетей с программируемым временем восстановления.
Генеративные модели для оптимизации ориентации углеродных нанотрубок в полимерной матрице.
Автоматизированный скрининг биополимерных смесей для заданного профиля разложения.
Цифровые двойники процессов формования непрерывно армированных композитов.
Нейросетевое управление деформацией диэлектрических эластомеров в мягких роботах.
Самообучающиеся системы управления полимеризацией с предиктивной аналитикой.
Свяжитесь с нами для консультации по программам, сотрудничеству или визиту в лабораторию.