1. ڈیٹا سے چلنے والی ماڈلنگ: مشین لرننگ کے ذریعہ تاریخی تجرباتی اعداد و شمار کا تجزیہ کریں ، پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنائیں ، اور جلد ہی زیادہ سے زیادہ سالماتی ڈیزائن حل کو اسکرین کریں۔
2.مولیکولر جنریشن اور اصلاح: جنریٹو ایڈورسیریل نیٹ ورکس (جی اے این) یا گراف نیورل نیٹ ورکس (جی این این) کا استعمال کرتے ہوئے خود بخود ناول کے مالیکیولر ڈھانچے کو ڈیزائن کریں ، اور کمک سیکھنے کے ذریعے کارکردگی کو بہتر بنائیں۔
3. ملٹی-مقصد توازن: ایک جامع کارکردگی کے توازن کو حاصل کرنے کے ل different مختلف سیمنٹ/ایڈمکسچر کے ساتھ پانی کو کم کرنے والوں کی مطابقت اور ماحولیاتی تحفظ کی پیش گوئی کو ہم آہنگ کرنے کے لئے ملٹی ٹاسک سیکھنے کو یکجا کریں۔
4. سیمولیشن ایکسلریشن: تجرباتی تصدیق کے حصے کی جگہ لے کر سیمنٹ کے ذرات کی سطح پر پانی کو کم کرنے والے ایجنٹ کے جذباتی سلوک کی پیش گوئی کرنے کے لئے مالیکیولر ڈائنامکس تخروپن اور AI کو مربوط کرنا۔
5. انٹیلیجنٹ فارمولا کی سفارش: منصوبے کی اصل ضروریات کی بنیاد پر ، اے آئی سسٹم خود بخود مناسب فارمولوں کی سفارش کرتا ہے ، جس میں آر اینڈ ڈی سائیکل کو 50 فیصد سے زیادہ کم کیا جاتا ہے۔
