Komplexe chemische Systeme verstehen, vorhersagen und optimieren.
In der Entwicklung und Optimierung komplexer Produkte treffen viele Faktoren gleichzeitig aufeinander:
Rohstoffe, physikalische Eigenschaften, Prozessparameter, diverse Anwendungsanforderungen, multiple Zielfenster.
Diese Zusammenhänge sind oft nur durch langjährige Erfahrung einzelner Experten beherrschbar. Klassische Software kann diese Komplexität nicht abbilden – und eine KI ebenfalls nicht.
Typische Herausforderungen
- hochdimensionale Fragestellungen mit vielen Einflussgrößen
- stark expertengetriebene Entscheidungen (bei immer wenigeren Experten)
- lange Entwicklungszyklen mit vielen experimentellen Iterationen
- steigende Kosten für Rohstoffe und Tests
- hoher Markt- und Regulierungsdruck
- vorhandene Daten, die nur begrenzt nutzbar sind
- Wissen, das schwer dokumentierbar und skalierbar ist
Unsere Lösung
ai-predict integriert Daten, physikalisch-chemische Modelle und Expertenwissen in einer modularen Softwareplattform.
Durch unseren Ansatz der Deep Knowledge Integration (DKI) entstehen AI-Twins, die komplexe Zusammenhänge analysieren, vorhersagen und optimieren können.
- Formulierungen schneller entwickeln
- Experimente gezielter planen
- Produktionsprozesse besser verstehen
- Zielkonflikte zwischen Eigenschaften, Kosten und Rohstoffen systematisch analysieren
Unsere Plattform kombiniert Standardsoftware mit flexibler Anpassbarkeit.
Durch eine modulare Architektur können unterschiedlichste Fragestellungen integriert werden – von der Datenaufbereitung über Optimierungsalgorithmen bis zu spezialisierten physikalischen Modellen.
So entstehen schnelle, individuelle Lösungen innerhalb einer skalierbaren Anwendung:
Insbesondere für die Spezialchemie, aber auch weit darüber hinaus!