Material
Entdeckung

Beschleunigung des Polymer-Designs durch Multi-Skalen-Simulationen. Wir kombinieren HPC-Leistung mit molekularer Inferenz, um die Materialien der nächsten Generation zu entwickeln.

HPC-Cluster NVMe-Storage

Kognitives Screening

Automatisierte Identifizierung neuer chemischer Verbindungen durch KI-gestützte Vorhersage von Materialeigenschaften wie Zugfestigkeit, thermische Stabilität und Bio-Abbaubarkeit.

AI-Infrastruktur Lustre GPFS

Rheologische Simulation

Präzise Modellierung des Fließverhaltens und der strukturellen Integrität komplexer Polymerschmelzen unter Verwendung massiv paralleler GPU-Rechenknoten.

Entwicklungs-Phasen

Phase Aktion Ergebnis
Molekulardynamik Simulationsläufe auf atomarer Ebene für hochpräzises ML-Training. Atomare Datenbasis
Virtuelles Screening Anwendung von ML-Modellen zum Screening von Millionen virtueller Kandidaten. Hit-Bibliothek
Optimierung Nutzung generativen aktiven Lernens zur rheologischen Verfeinerung. Zielmaterial-Design
Validierung Integration autonomer Flow-Chemie mit ML-Steuerung. Reduzierte TTM