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研究成果
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刘一新团队:嵌段共聚物模拟研究中有序相的自动识别方法
高分子自洽平均场理论(Self-consistent field theory)是研究嵌段共聚物平衡态相行为的一种重要的理论方法,其与实验结果的互相印证已...
28
2024.05
魏大程团队在生物传感交叉领域取得系列进展
在复杂的临床条件下,常规的即时检测技术(Point-of-care tests, POCTs)往往需要在结果准确性和检测速度之间进行妥协。复旦大学魏大程...
11
2024.05
汪莹课题组Advanced Energy Materials:具有超高速电荷传...
固态聚合物电解质(SPEs)的发展是重振安全和高能量密度聚合物锂金属电池(PLMBs)的关键策略。在2021年,复旦大学高分子科学系汪莹课题组以...
11
2024.05
29
/ 2023.05
汪莹课题组Nature Communications:机器学习助力开发离子聚合物固态电解...
近年来,聚合物固态电解质在高能量密度锂金属电池领域受到了广泛关注。离子液体作为离子聚合物固态电解质(IPE)的基本组分,筛选具有高离子电导率和宽的电化学窗口的离...
31
/ 2021.05
陈茂团队:机器学习辅助的聚合逆分析平台
在聚合物材料的研发过程中,研究者需合成大量具有不同信息的聚合物(例如分子量、分子量分布、化学组成)以开展筛选研究。然而聚合反应受多参数影响,对非专业人士而言...
中心动态
/news
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31
2024.05
复旦大学高分子科学系高分子科学智能研究中心成立大会顺利召开
2024年5月28日上午9点,复旦大学高分子科学系高分子科学智能研究中心成立大会在江湾校区交叉二号楼报告厅举行。中国科学院院...
“人工智能与高分子科学”校庆报告会成功举办
05-16
机器学习与软物质物理研讨会顺利召开
09-11
合作交流
/cooperation
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研究方向
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大语言模型与高分子科学
(1)大语言模型与高分子科学研究的自动化:充分利用大语言模型在理解人类语言和指令上的优势,以及其高效编写程序的特点,结合大语言模型助力高分子理论模拟研究,及开发自动高分子科学实验平台。(2)高分子世界模型的构建:利用已有高分子科学知识及现有深度学习训练方法助力大语言模型构建高分子世界模型,使其成为...
智能高分子材料应用与产业化
(1)智能高分子材料应用:研究智能高分子材料在医疗、能源、环保等领域的应用,探索其在新兴产业中的潜在价值。例如,开发具有自修复、自响应等智能特性的高分子材料,用于智能穿戴设备、生物医用材料等领域。(2)产业化技术开发:针对高分子材料产业化的需求,开发具有自主知识产权的产业化技术,推动高分子材料产业...
智能高分子性能评估与优化
(1)智能性能评估:开发基于人工智能的高分子材料性能评估系统,实现对高分子材料性能的快速、准确评估。这包括利用图像识别、自然语言处理等技术,对高分子材料的形貌、结构、性能进行自动化分析和评价。(2)性能优化与调控:利用人工智能算法,对高分子材料的性能进行优化和调控,以满足特定应用需求。例如,通过优...
智能高分子设计与合成
(1)智能高分子材料设计:利用人工智能算法,预测和优化高分子材料的结构与性能,指导新型高分子材料的设计与开发。这包括利用机器学习模型预测高分子材料的物理、化学性质,以及通过深度学习算法模拟高分子材料的合成过程。(2)智能合成技术:发展自动化、智能化的高分子合成技术,实现高分子材料合成过程的自动化控...
高分子材料数据库
FDPolyGPT
高分子科学智能中心实训平台