由于高分子材料的特性源于不同空間和時間尺度上的相互作用，導致高分子材料的開發需要對其多級結構和行為具備極深的理解，而目前高分子模擬仿真缺少自動化建模工具，現有建模手段通常需要手動完成，效率低下并且依賴于個人經驗，且適用于簡單體系，難以處理支化交聯并且包含多種單體的高分子材料，難以兼顧模擬尺度和精度。

      因此，復雜高分子體系的研發，迫切需要一款能覆蓋“單體-長鏈分子-聚合物”等多尺度的模擬仿真能力的強有力工具。

聚合物結構與性能預測：

      需要研發滿足某特定功能的新高分子材料時，可以利用性能預測模型快速篩選出具備潛力的單體分子。再利用分子量分布預測方法評估該單體在給定聚合條件下得到的分子量分布，然后基于單體、分子鏈和反應條件進行更準確的性能預測，如果滿足需求則進行實驗驗證，從而顯著的縮小需要搜索的化學空間。最后利用工藝優化算法確定最優的合成條件從而完成單體-結構-合成條件的研發流程。

案例1展示：

      左圖為某類高分子材料斷裂伸長率預測結果(R2=0.96)，右圖為斷裂強度預測結果（R2=0.90）(數據已進行脫密處理)。

案例2展示：

      上圖為某類高分子材料聚合后數均分子量（線性相關系數為0.98）預測結果，即使對聚合體系進行了等比例縮小，預測值和實驗值仍然具有良好的線性相關性(數據已進行脫密處理)。

      目前，高分子材料在國防航天、電子工業、汽車工業、建筑行業等諸多領域得到了廣泛的應用，已經成為人類生產和生活中重要的一部分。而我們開發的AI輔助研發平臺覆蓋了分子-結構-工藝-性能四個主要模塊，具有較好的普適性。目前該平臺目標以滿足高分子纖維研發為主導同時兼顧橡膠和塑料等高分子材料，在同行業中具備可推廣性。