1.データ駆動型モデリング：機械学習を通じて履歴実験データを分析し、予測モデルを構築し、最適な分子設計ソリューションを迅速にスクリーニングします。
2.分子の生成と最適化：生成的敵対ネットワーク（GAN）またはグラフニューラルネットワーク（GNN）を使用して、新しい分子構造を自動的に設計し、強化学習を通じてパフォーマンスを最適化します。
3.マルチオブジェクトバランス：マルチタスク学習を組み合わせて、さまざまなセメント/混合物を備えた互換性と環境保護の互換性と環境保護の予測を同期させ、包括的なパフォーマンスバランスを実現します。
4.シミュレーション加速：分子動力学シミュレーションとAIを統合して、セメント粒子の表面上の水減少剤の吸着挙動を予測し、実験的検証の一部を置き換えます。
5.インテリジェントフォーミュラの推奨：実際のプロジェクト要件に基づいて、AIシステムは自動的に適切な式を推奨し、R＆Dサイクルを50％以上短縮します。
