SDH 3.9.0标志着SDH科学数据基因组作为一款强大的数据治理工具，进一步完善了创腾科技智能研发三大平台从数据采集 → 数据融合 → 数据应用 → 智能分析的完整闭环。通过引入AI自然语言交互、扩展专业可视化组件、提供可定制分析模块并深化系统集成，系统地强化了平台的核心能力。相信，这些升级将能有效赋能科研与工业团队，将数据资产转化为坚实的创新竞争力。

本文采用材料基因组方法(MGA)结合机器学习(ML)模型，设计筛选兼具优良加工性能和耐热性的含硅乙炔树脂(PSA)。研究首先建立了MLP神经网络模型，从PolymerGenome和PubChem数据库收集数据，预测树脂的耐热性(Td5)和加工性能(lgη)。通过定义16种乙炔基和23种硅基结构作为"基因"，组合生成368种虚拟聚合物，利用ML模型进行高通量筛选。最终筛选出10种

新含能材料的发现是开发新一代武器、采矿、建筑、火箭推进技术的基础。本研究开发了一种机器学习辅助方法，通过高效预测和快速筛选来加速新含能材料的发现。建立了合适的神经网络，根据不同含氮分子的结构准确地预测各种含氮分子的爆轰特性，包括密度(ρ)、爆速(D)和爆轰压力(p)。此外，也确定了高精度扩展预测的最小数据库容量。利用机器学习发现新的含能化合物的概念验证研究，发现了31种具有出色爆轰性能的新含氮分子

本研究采用机器学习方法筛选铝合金高效有机缓蚀剂，测试了K近邻、随机森林等9种算法对102种化合物的分类效果。结果表明，随机森林算法在混合数据集（含不同pH和合金条件）中表现最优，平衡准确率达68%，能识别83%的缓蚀剂。特征分析发现，有效缓蚀剂通常含1-2个芳香环、3-4个氢键供体原子，且二聚化吉布斯能更有利。研究证实机器学习可显著提升缓蚀剂筛选效率，为开发新型环保防护技术提供新思路。

本文研究了机器学习在锂离子电池生产质量预测中的应用。通过分析29个NMC111/石墨软包电池的生产数据，比较了线性回归和人工神经网络(ANN)的预测性能。研究显示，最优ANN模型在不到两天观察时间内可实现10.1%的测试误差，对电池寿命二分类准确率达97%。结果表明，仅利用润湿阶段的EIS数据即可实现高可靠性分类。该方法能有效识别缺陷电池，有望替代传统耗时的老化测试流程，提高生产效率和产品质量。研

摘要：本研究采用机器学习方法筛选铝合金高效有机缓蚀剂，建立了包含102种化合物、408个数据条目的数据集。通过比较9种算法发现，随机森林模型表现最优，在混合数据集测试中达到84%的灵敏度，能有效区分缓蚀效率＞50%的化合物。研究揭示高效缓蚀剂具有1-2个芳香环、3-4个氢键供体、较少旋转键等结构特征，并首次引入二聚化吉布斯能作为分子自缔合描述符。该工作为虚拟筛选缓蚀剂提供了有效工具，可加速新型防腐

本研究提出了一种基于深度学习的药物从头设计流程，针对靶标特异性数据稀缺的情况，通过整合分子模拟、迁移学习和强化学习等技术，开发新型靶向药物分子。该方法首先利用目标蛋白同源物的抑制剂构建初始数据集，通过迁移学习获取靶标特异性特征；然后结合生成模型和预测模型，采用强化学习优化分子对接分数；最后通过理化性质筛选获得潜在活性分子。验证实验表明，该方法能有效探索化学空间，生成25.21%新骨架分子，其中部分

电子实验记录本（ELN）行业正加速接入大语言模型，但需警惕过度营销。大模型虽能提升文档整理、知识检索等效率，但无法替代科学数据体系的核心价值。实验数据的结构化处理、专业算法验证及合规管理仍是关键挑战。企业需关注AI系统的数据安全边界，确保敏感研发信息不外泄。真正的AI化ELN应构建科学数据生产线，实现数据可追溯、可计算，而非简单添加对话功能。客户评估时应重点考察数据来源、专业算法调用和安全合规等维

欧盟发布《GMP附录22：药品制造中的人工智能（草案）》，明确AI在制药领域应用的合规红线，要求静态确定性模型、可解释性输出、数据独立管控及全生命周期监测。创腾科技通过iLabPower研发平台、SDH科学数据基因组和MaXFlow AI引擎构建端到端合规闭环，实现算法确定性、特征可视化归因、测试数据隔离及漂移监控，确保AI系统符合监管要求，助力药企安全高效地推进数字化转型。该方案将复杂合规要求内

机器学习势(MLP)通过神经网络拟合高精度计算结果，在保持近量子化学精度的同时实现力场级速度。以ANI系列为代表的MLP模型已能覆盖有机小分子、药物分子等常见体系，适用于单点能量计算、几何优化和热力学性质预测三大核心场景。创腾科技的MaXFlow平台将MLP封装为可视化组件，并与分子动力学引擎NeoMD结合，使这一技术从实验室走向药物和材料研发的实际应用，实现了"先粗筛后精修"的高效工作流。MLP