材料设计
材料设计是以分子建模、仿真模拟和人工智能（AI）为基础，预先预测并优化材料特性与性能的科学方法。通过多种设计技术，在计算机上精确分析材料的热力学特性、电化学特性、机械强度等物理性质，从而设计出最佳材料。引入这种虚拟材料设计技术，可最大限度减少重复实验、加快开发速度，并实现原材料节约与风险降低。最终构建起能够高效、低成本开发各类产业所需定制材料的创新研发环境
能源材料开发
随着新能源需求扩大，能源存储与转换材料的效率与可持续性日益重要。我们通过预先预测材料的热稳定性、电化学性能等核心特性，实现更高效、更可持续的能源材料开发。
- 预测特性 : 热/结构稳定性、电化学特性、扩散速率、表面吸附/脱附特性、气体吸附容量
- 应用领域 : 锂二次电池、ESS(储能系统)、氢燃料电池、太阳能电池、电动车材料、环境与能源解决方案
染料与颜料设计
通过分子建模技术预测广泛应用于显示产业、高端电子器件、太阳能电池领域乃至传统染料行业的染料与颜料核心特性。通过分子结构优化与AI驱动的物性优化，精准满足各行业特定需求。
- 预测特性 : 分子与晶体结构、吸光/发光波长及强度、混合物成分优化
- 应用领域 : OLED及显示设备、高性能涂料、光电子与光记录器件、太阳能电池
纳米材料及器件开发
通过精密设计纳米尺度下呈现的独特物理化学特性，开发突破传统材料局限的创新纳米材料。我们构建了从量子效应到表面现象的分析预测系统，持续拓展新型纳米材料的可能性。
- 预测特性 : 分子结构、电子结构、带隙能量、静电矩、磁化强度
- 应用领域 : 半导体器件、光记录器件、太阳能电池、光电子器件、传感器技术
电子材料设计
在分子层面理解并预测半导体等高端电子产业所需电子材料的特性。通过设计创新电子材料并构建虚拟数据库，助力开发符合产业需求的定制化电子材料。
- 预测特性 : 分子结构、电子结构、带隙能量、吸光/发光波长及强度、UV/VIS光谱、介电常数、机械特性
- 应用领域 : 半导体器件、太阳能电池、光电子器件、平面显示设备、移动终端
高分子及表面活性剂设计
通过精密建模理解高分子与表面活性剂的多种物性（混合特性、相平衡、机械特性、结构特性等），借助计算机仿真与AI预测模型设计具有增强性能的高分子材料。基于AI的混合物物性预测技术，可优化含多种成分的高分子材料配比，高效开发具备优异热力学、机械及电磁特性的创新材料。
- 预测特性 : 分散性、混合度、机械行为/特性、扩散速率、内聚力、表面吸附/脱附特性、相平衡、混合物成分优化
- 应用领域 : 半导体、LCD、有机薄膜、化妆品、轮胎、油墨、药物递送系统
催化剂与多孔材料设计
深入研究催化剂在化学反应中的功能，揭示化学反应与过程的主导机制。通过对多孔材料的化学与结构研究，精准定位催化反应位点，设计创新催化剂结构以提升产业效率。
- 预测特性 : 物质生成与分解机制、反应速率与吸附容量、活化能、气体分离特性、孔结构预测与分析
- 应用领域 : 沸石、电镀、半导体化学气相沉积、燃料电池、气体传感器、石油化工（分离与精炼）
材料设计的差异化优势
融合分子建模、仿真与人工智能，实现与实验结果高度一致，显著提升材料开发成功率
通过虚拟实验大幅缩短材料开发流程，降低研发成本，快速响应市场并确立竞争优势
通过环保材料设计与工艺优化，最大限度减少碳排放，引领符合循环经济模式的可持续材料开发
针对各行业独特需求与监管环境提供专业化材料设计能力，直接助力企业竞争力提升
材料设计咨询
Insilico融合分子建模、分子动力学仿真、量子化学计算与人工智能预测模型，提供创新材料设计咨询服务。通过从原子级微观行为到宏观物性的多尺度建模，精准预测并优化材料性能。
专业研究团队系统化设计符合客户目标特性的定制材料，大幅减少需实验验证的候选物质数量，最大化研发效率，提高创新材料开发成功率。