读懂您的材料与配方
——既在物理原理之中,也在您的数据之中

Materia Dynamics 是一家计算材料科学咨询公司,服务于化工、能源、电子、半导体、生物医药与先进制造等行业的研发团队。我们预测您材料或配方的各项性能——涵盖热学、力学、化学、电子、光谱、生物等多个维度——并直接基于第一性原理进行预测——早在您的团队动手探索、在实验室验证或放大至量产之前。与此同时,您所研究的每一种材料和配方都在不断产生海量数据——而下一个突破往往已经隐藏在您的数据之中。因此,我们引入人工智能,发现隐藏的规律,并将其转化为清晰的方向。最终交付的是一份经过排序的最优配方清单,精确指明您的研发应朝哪个方向推进。您的团队只需验证真正有效的方案。

Materia Dynamics — 仿真工作台
目标性能
热导率 已优化
黏度 已优化
附着力 已优化
表面能 审核中
密度 受约束
Método DFT + ML
Candidatos 512
候选材料排名
已评估的 512 项中排名前 3 — 按综合得分排序
TIM-A7  最佳 94.2%
EP-C3  优良 87.6%
SIL-D9  待复核 71.8%
TIM-A7 — 性能详情
热导率 4.2 W/mK
高于目标阈值(3.5 W/mK)
黏度 @ 25 °C 12.4 Pa·s
处于工艺窗口范围内
附着力(Al 基底) 3.1 J/m²
超出最低规格要求
表面能 38 mN/m
接近阈值 — 需验证

试错正在消耗您的时间、预算与市场地位

每一次实验室迭代都要耗费数周时间、昂贵的试剂和大量工程工时,而且无法保证得到最优结果。

4–12 个月

研发周期漫长

传统的配方探索需要多轮实验室迭代,每一轮都要耗费数周。累积的时间会让您的路线图推迟数个季度。

~90%

原型大量被淘汰

在实验室中测试的候选方案大多以失败告终。投入的试剂、设备使用时间和工程工时都成了无法收回的成本。

差距不断扩大

竞争压力

投资计算评估的企业能更快找到最优配方。这种优势会随着每一个研发周期不断累积放大。

三步,从您的难题到经过排序的候选材料

您带来工程难题,我们交付一份最优材料清单——经过排序、附带数据、可直接用于验证。

01

探索

我们深入理解您的工程难题、需要优化的性能以及工艺上的约束条件。我们共同界定怎样才算成功

02

仿真

我们基于第一性原理(DFT 与分子动力学)对您的材料进行建模,并运用机器学习与图神经网络挖掘您数据中隐藏的规律。数百个候选材料在数天内即可完成评估,而非耗时数月。

03

交付

您将获得经过排序的最优候选材料,附带预测性能数据、置信度,以及面向您生产工艺的直接建议。

从分子结构出发,预测材料的任意性能

从热导率到生物相容性——只要涉及材料、分子或配方,我们都能计算。

您来定义哪些性能重要。我们评估数百个候选方案,并交付附带置信度的排序结果。

当您提供已有数据时,我们运用机器学习与图神经网络挖掘隐藏的规律——把您手中已有的信息转化为更清晰的方向。

聊聊您的难题
分析与发现 8 项启用
可用于您项目的计算能力
热导率与电导率 启用
物理化学性质 启用
表面相容性 启用
生物相容性筛选 启用
配方优化 启用
表面能 启用
数据挖掘与规律发现 启用
机器学习与图神经网络 启用

用数周的仿真,取代数月的实验室试错

传统研发要花数月测试 10–50 种化合物。而我们能在数周内通过计算评估 500 多种——试剂浪费几近于零,每一个结果都有物理依据支撑。

浪费减少约 90% 数周,而非数月 物理依据支撑
逐项对比
传统研发
Materia Dynamics
周期
4 – 12 个月
2 – 6 周
化合物数量
10 – 50
500+
试剂浪费
几近于零
可信度
凭经验估计
物理依据支撑
交付物
实验室报告
排序候选清单

您的下一个突破,就藏在您的数据之中。

为您的研发团队提供清晰、可执行的交付成果

每个项目都以一份结构化成果收尾,您的工程师可以立即据此行动。

排序候选材料清单

按目标性能综合得分排序的高性能材料。每个候选方案均附带置信区间。

性能数据表

您所指定每项性能的预测值——热学、力学、化学、表面——并附带单位和方法说明。

生产建议

面向您制造工艺的直接建议:优先验证哪些候选方案,以及在实验室确认中可以预期什么。

J. Ignacio Borge, Ph.D — Founder of Materia Dynamics

J. Ignacio Borge, Ph.D

创始人兼首席科学家

计算化学博士,拥有横跨三个国家的研究经历——从哥斯达黎加大学的 CELEQ 研究中心,到以色列的巴伊兰大学,再到美国阿拉巴马大学伯明翰分校,在那里从事面向晶体管应用的材料开发。

在英国为制药行业提供药物解吸动力学方面的咨询
医疗植入物领域的研发
面向晶体管应用的材料开发
Trimpot® 电子元件(Bourns)
纺织品回收的材料分离与回收咨询(Proquinal)

这种基础研究与应用工业经验的结合,如今服务于一个明确的目标:帮助研发团队在投入生产之前,预测材料将如何表现。他在预测和优化材料性能方面的经验,可直接转化为排序候选清单、性能预测和配方建议,您的团队能够据此行动。

Materia Dynamics 之所以存在,是因为用于预测材料行为的计算工具早已成熟——只是需要有人用毕生精力去精通它们,并懂得如何让它们真正为工程团队服务。

计算化学博士 材料科学硕士 化学学士 哥斯达黎加 LinkedIn

研发团队在合作前常问的问题

准确度取决于具体性能和方法。对于表征充分的体系,DFT 和分子动力学的预测通常落在实验值的 5–15% 误差范围内。我们始终给出置信区间,让您的团队在投入实验室验证之前,清楚地知道每一项预测可以信赖到什么程度。
价值很大一部分蕴藏在数据之中。除了基于物理的仿真,我们还运用数据挖掘、机器学习和图神经网络(GNN)来探索海量材料数据,在成千上万种组分中发现规律,提取那些原本会被埋没的知识。GNN 在材料领域尤为强大:分子和晶体天然可以表示为图——原子是节点,化学键是边——这让模型能够直接学习“结构—性能”之间的关系,并预测那些从未被合成过的候选材料的行为。正是这一数据驱动的层面,让我们能够快速评估数百个候选方案,并以可靠的置信度对它们进行排序。
至少,我们需要您的目标性能(您要优化什么)、任何工艺约束(温度范围、相容的化学体系)以及您的成功标准。您就工程难题分享的背景越多,我们就越能精准地调校仿真。通常我们会在一次 30 分钟的探索通话中把这些都梳理清楚。
大多数项目在 2–6 周内交付结果,具体取决于体系的复杂度和待评估候选材料的数量。对 200 个候选方案进行单一性能评估,可以在两周内完成。涉及数百个变量的多性能优化大约需要六周。
计算评估的目的是缩小筛选范围,而不是完全取代实验室验证。我们交付附带置信度的排序候选方案——您的团队只需验证表现最好的那些。如果某项预测出现偏差,我们会用实验数据重新校准模型,并在下一轮迭代中加以改进。目标是让您的实验室时间变得极其高效。
不需要。我们可以仅凭目标性能规格开展工作——您定义材料需要做到什么,我们则通过计算在候选空间中进行搜索。如果分享配方细节能改善结果,我们会在签署保密协议(NDA)的前提下合作。您的知识产权始终归您所有。
创始人的经验涵盖制药(在英国从事药物解吸动力学)、医疗植入物、电子元件(Bourns)、半导体材料(在阿拉巴马大学伯明翰分校从事晶体管开发)以及纺织品回收(材料分离咨询)。我们所使用的计算方法与具体行业无关——无论难题出在能源材料(电池、燃料电池、光伏、催化剂)、化工产品还是先进制造,只要问题涉及材料、分子或配方,我们都能建模。

准备好加速您的研发了吗?

预约一次 30 分钟的技术沟通。我们会评估您的难题,并准确地展示计算仿真能够交付什么。