在材料研发不断演进的格局中，机器学习（ML）与试验设计（DOE）正释放颠覆性潜力

机器学习：以数据驱动研发新范式

• 处理海量数据的能力：ML 擅长高效处理庞大数据集，挖掘出难以凭经验发现的规律与模式。

• 精准优化能力：通过数据内插与外推，ML 实现最小实验量下的配方与工艺最优化。

• 引导创新突破：基于数据中的变异性，ML 能预测新材料方向，为研发提供前瞻性指引。

试验设计：结构化与可解释性兼具

• 统计显著性强：DOE 能深入理解多个因素之间的交互作用，量化其对材料性能的影响。

• 因果关系清晰：通过系统性设计实验，DOE 揭示不同变量组合对最终结果的影响机制。

• 节省资源：相比传统方法，DOE 可通过更少的实验获得更具代表性的结论，节省时间与成本。

Polymerize：融合两种方法的创新实践者

• 复杂过程自动化：我们的 AI 工具自动执行 DOE 结果的分析与解读，大幅降低专业门槛，缩短研发周期。

• 构建多样化数据库：通过 DOE 引入广泛变量组合，Polymerize 构建了兼具深度与广度的历史数据库，为 ML 模型提供强大训练基础。

• 提升效率与精度：相比传统的“单变量法”（OVAT），这一融合方式将研发效率提升至 10 倍以上，预测精度达 95%。

结语：用数据推动未来材料科学