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太微元素

MATVERSE · MATERIAL DISCOVERY

新材料 AI 设计引擎。融合晶体结构建模、图神经网络与 DFT 数据智能, 为超导、催化、聚合物、生物材料等前沿领域构建从元素到工艺的一体化预测能力。

904 万
材料实体条目
6 大类
覆盖主流材料体系
材料发现速度提升
DFT 级
高质量物理化学标注

数据版图

太微元素的数据底座由六大类别材料条目构成, 全部经过实验或 DFT 验证,是国内少数具备工业级规模的材料 AI 数据资产。

  • 实验晶体 · ICSD / CSD:140 万条实验测定晶体结构
  • DFT 无机材料:547.5 万条 MP · OQMD · Alexandria · JARVIS · WBM
  • 超导体 Tc:3.3 万条 SuperCon · NIMS 超导体临界温度数据
  • 催化剂表面:130 万条 OC20 · OC22 催化表面反应数据
  • ML 基准:13.2 万条 MatBench 机器学习标准分割
  • 有机 / 有机金属 · CCDC:70 万条有机金属化合物结构

技术能力

太微元素以"晶体图 + 图神经网络"混合模型为核心,支持从原子构型到宏观性能的多尺度预测。

  • 晶体结构预测:给定元素组合,输出最稳定的晶胞结构
  • 性能虚拟筛选:能带、导电性、磁性、机械模量的高通量预测
  • 催化位点识别:反应能垒预测与活性中心可视化
  • 聚合物设计:分子量、玻璃化温度、力学性能的多目标优化
  • 工艺参数反演:根据目标性能反推合成工艺窗口
  • 器件级仿真接口:输出对接 DFT / MD / FEM 的标准数据格式

典型应用

太微元素服务于新能源、半导体、生物医药与高端制造的关键材料环节。

锂电与储能
正负极材料、电解液、固态电解质的高通量筛选
氢能与催化
电催化、光催化、CO₂ 还原催化剂发现
半导体材料
宽禁带半导体、光电材料、量子器件材料设计
超导材料
高 Tc 超导体候选筛选与结构稳定性评估
生物医用材料
可降解聚合物、纳米药物载体、组织工程支架
先进制造
高熵合金、金属基复合材料、3D 打印材料开发

让 AI 帮你找到下一代关键材料

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