由于高分子材料的特性源于不同空间和时间尺度上的相互作用，导致高分子材料的开发需要对其多级结构和行为具备极深的理解，而目前高分子模拟仿真缺少自动化建模工具，现有建模手段通常需要手动完成，效率低下并且依赖于个人经验，且适用于简单体系，难以处理支化交联并且包含多种单体的高分子材料，难以兼顾模拟尺度和精度。

      因此，复杂高分子体系的研发，迫切需要一款能覆盖“单体-长链分子-聚合物”等多尺度的模拟仿真能力的强有力工具。

聚合物结构与性能预测：

      需要研发满足某特定功能的新高分子材料时，可以利用性能预测模型快速筛选出具备潜力的单体分子。再利用分子量分布预测方法评估该单体在给定聚合条件下得到的分子量分布，然后基于单体、分子链和反应条件进行更准确的性能预测，如果满足需求则进行实验验证，从而显著的缩小需要搜索的化学空间。最后利用工艺优化算法确定最优的合成条件从而完成单体-结构-合成条件的研发流程。

案例1展示：

      左图为某类高分子材料断裂伸长率预测结果(R2=0.96)，右图为断裂强度预测结果（R2=0.90）(数据已进行脱密处理)。

案例2展示：

      上图为某类高分子材料聚合后数均分子量（线性相关系数为0.98）预测结果，即使对聚合体系进行了等比例缩小，预测值和实验值仍然具有良好的线性相关性(数据已进行脱密处理)。

      目前，高分子材料在国防航天、电子工业、汽车工业、建筑行业等诸多领域得到了广泛的应用，已经成为人类生产和生活中重要的一部分。而我们开发的AI辅助研发平台覆盖了分子-结构-工艺-性能四个主要模块，具有较好的普适性。目前该平台目标以满足高分子纤维研发为主导同时兼顾橡胶和塑料等高分子材料，在同行业中具备可推广性。