全球化学工业——涵盖消费品、特种材料和工业化学品——正经历一场重大转型。在严格的监管变革以及全球对可持续、高透明度成分组合的需求推动下，企业正面临以前所未有的速度进行创新的压力。然而，用生物基或绿色替代品取代现有的合成化学品或成分，往往会带来稳定性、性能一致性和材料相容性方面的复杂挑战。

本次网络研讨会将探讨，一种“预测优先”的数字化学平台如何通过将药物发现工作从单纯的实验室环境转移到高通量计算环境中，从而降低这些风险。

此次数字化转型的核心在于基于物理理论 模拟与机器学习（机器学习（ML） ，ML）之间的协同作用。 传统机器学习往往难以应对新型化学物质和复杂混合物中常见的数据稀疏性，而基于物理理论 方法则能生成高保真度的分子级描述符，为成分间的相互作用提供“真实基准”。借助这些模拟，研发团队无需合成任何实体样品，即可表征复杂多组分体系的关键性质——例如溶解度、phase 行为、流变学特性及化学稳定性。

主要亮点：

• 弥合数据缺口：了解基于物理原理的人工智能如何克服小数据集的局限性，从而在缺乏历史实验数据的情况下设计出创新化学品
• 实际案例研究：展示现代工业如何利用基于物理理论 建模和机器学习来加速产品开发并解决复杂的研发难题
• 工业研发的可扩展基础：了解如何在日益动荡的市场中提升研发速度，并满足不断变化的全球监管要求