AI forScience已成为全球人工智能发展的新前沿，加速了科学研究的范式变革，带来科研模式的重构和新一轮科技革命。

AI for Science,thenfor industry   人工智能驱动科学，然后赋能产业。

生成式AI，产业大模型重塑行业入口及产业形态。

AI与添加剂的结合可以实现以下几点:

1. 添加剂功能预测利用机器学习技术,根据添加剂的分子结构特征,预测其在材料体系中的功能和效果。

2. 添加剂筛选优化对材料需求进行评估,通过算法搜索添加剂数据库,确定最佳的添加剂型号及用量范围。

3. 添加剂配方优化基于目标产品性能指标,运用AI算法自动调整添加剂的配方组成比例,获取性能最优解。

4. 功能 协同效应预测分析不同添加剂组分间的协同作用,建立模型进行协同效应预测,设计优化的复配添加剂。

5. 添加剂开发新路径使用强化学习等技术探索添加剂的新型应用方式,发现实现材料目标性能的新思路。

6. 虚拟测试评估基于添加剂数据构建数字孪生,进行虚拟测试,评估添加剂对材料性能的影响,缩短试错周期。

7. 添加剂个性化设计根据材料特点和客户需求,使用生成学习等手段设计个性化的定制添加剂。

8. 添加剂使用指导分析添加剂的使用规律,为用户提供添加剂的最佳使用方式及注意事项的专业指导。

综上,AI可以大大提高添加剂的设计、应用和管理效率,降低材料研发成本。