“本生在行动”：Agentic AI 联合科学家深度解析系列——聚焦聚合物、电池与反应性

继关于材料科学领域Bunsen应用的入门网络研讨会之后，我们将推出一个深入探讨的、共3部分的网络研讨会系列，专门介绍Schrödinger的代理式AI联合科学家——Bunsen。 我们将展示Bunsen如何帮助聚合物、储能和化学反应性研究团队驾驭复杂的多维设计空间，识别数据缺口和建模风险，并优先筛选出最具参考价值的候选方案以供进一步计算或实验。通过将领域训练的生成式AI与严谨的基于物理理论 模拟 引擎（量子力学(QM) 、分子动力学 (MD) 和机器学习（ML） ）相结合，Bunsen能够借助自然语言指导，规划、执行并分析端到端的研发工作流。

欢迎参加本系列活动，我们的科学家将通过现场演示，直接向您展示您的团队如何利用Bunsen技术应对具体应用场景，从而加速创新、降低实验测试风险，并比以往任何时候都更快地发掘出高潜力的候选化合物。

11月17日 | 聚合物与配方

太平洋标准时间上午8:00 | 东部标准时间上午11:00 | 格林尼治标准时间下午4:00 | 中欧时间下午5:00

本节课的内容：

• 指导邦森团队开发并筛选聚合物及配方，以评估其相容性及玻璃化转变温度（Tg）等关键性能指标

• Bunsen 如何在无需手动设置的情况下，自主协调原子级构建、自动平衡以及性质预测

• 提取数据并构建基于配方模型的机器学习模型

12月1日 | 电池与储能

太平洋标准时间上午8:00 | 东部标准时间上午11:00 | 格林尼治标准时间下午4:00 | 中欧时间下午5:00

在本节中，您将看到：

• 使用自然语言向Bunsen下达指令，使其自动构建复杂的电解液配方 ，与分子动力学 (MD) 模拟结果达到平衡，并计算物理性质

• 请让本生对电解液配方 进行筛选，以检测其关键性质——包括密度、粘度和离子电导率

• 执行多属性优化 ，并筛选可提升性能的添加剂候选物

12月8日 | 化学活性

太平洋标准时间上午9:00 | 东部标准时间中午12:00 | 格林尼治标准时间下午5:00 | 中欧时间下午6:00

在本节中，您将看到：

• 引导Bunsen通过有监督发现（由用户/智能体的领域知识引导）或无监督发现（由量子力学作用力自动驱动，而非经验规则）来探索反应路径。

• 提示本生进行反应性实验和/或催化实验优化

• 提示 Bunsen 编写一个工作流