What is Albert Invent?
Albert Invent 是一個以人工智慧 (AI) 為動力的平台,專為化學和材料科學研發 (R&D) 設計。它使用專有的基礎模型,這些模型經過超過 1500 萬種化學結構的大型數據集訓練。Albert Invent 結合結構化數據和先進的 AI,提供分子層次的洞察力和預測,包括化學配方過程中的即時毒理學預測。它是一個端到端的解決方案,取代了多個相互脫節的系統,簡化了化學家的工作流程,並加速了創新過程。
主要功能:
統一的研發平台
?:Albert Invent 將電子實驗記錄本 (ELN)、實驗室資訊管理系統 (LIMS)、AI/機器學習 (ML) 模型和自動安全數據表 (SDS) 生成整合到一個平台中。這種整合創造了無縫的資訊流,打破了研發過程中的隔閡。
AI 驅動的配方預測
?:Albert Invent 的專業 AI 經過化學數據訓練,可以建議配方和實驗候選方案。此功能有助於科學家優化配方並加快實驗速度,縮短上市時間。
即時毒理學預測
⚠️:在配方過程中,Albert Invent 提供即時的毒理學預測。存取這些數據可以從一開始就實現更安全、更永續的產品開發。
庫存管理
?:Albert Invent 提供強大的庫存系統,可以追蹤多個地點的物料,提供低庫存警報,並與 LIMS 和 ELN 整合以追蹤使用情況。這種精確的追蹤有助於維持準確的庫存,並有助於團隊之間的全球合作。
法規遵循自動化
?:Albert Invent 有助於快速生成符合 GHS 標準的 SDS 和標籤。法規報告變得簡化,從而實現更快的產品運輸和市場進入。
龐大的材料數據庫
?:存取預先填充的數據庫,其中包含超過 85,000 種原材料、350,000 種物質和 1000 萬個法規數據點的資訊。這個全面的資源簡化了材料選擇,並確保符合各種法規。
使用案例:
塗料的新產品開發:
一家塗料公司需要開發一種新型環保塗料。研究人員使用 Albert Invent 來預測符合性能目標同時最大限度地減少環境影響的配方。Albert Invent 的 AI 建議配方,其即時毒理學預測確保新產品符合安全標準。整合的 ELN 和 LIMS 功能幫助團隊有效記錄實驗和管理數據。
黏合劑中的材料替代:
一家黏合劑製造商面臨關鍵原材料的供應鏈中斷。研發團隊利用 Albert Invent 的庫存管理和 AI 驅動的建議來尋找合適的替代品。該平台根據化學結構和特性識別替代品,使團隊能夠快速重新制定和測試新的黏合劑產品,最大限度地減少停機時間並維持產品質量。
化學品供應商的全球法規遵循:
一家全球化學品供應商必須遵守不同地區的多樣化法規。憑藉 Albert Invent,公司可以自動生成 SDS 和標籤,確保符合當地法規。該平台的法規報告功能幫助團隊了解各種法規特性,例如 Prop 65 和 SNUR。這種自動化和對法規數據的訪問使公司能夠自信地將產品運送到世界各地,滿足所有必要的合規要求。
結論:
Albert Invent 為現代材料科學研發提供了一個全面而強大的解決方案。將先進的 AI 功能、庫存管理和法規工具整合到一個統一的平台中,可以加速創新,提高效率,並確保合規。化學家和研發團隊應該考慮使用 Albert Invent 來簡化工作流程,增強協作,並更快、更安全地將新產品推向市場。
常見問題
用什麼樣的數據來訓練 Albert Invent 的 AI 模型?
Albert Invent 的 AI 模型是在超過 1500 萬種來自過去實驗的化學結構數據集上訓練的。這包括用於化學配方的分子級數據,為準確預測提供了堅實的基礎。
Albert Invent 如何改善研發團隊之間的協作?
Albert Invent 整合了 ELN、LIMS 和庫存管理功能,為研發數據創建了一個統一的平台。這個集中式系統允許團隊共享知識、追蹤實驗並有效協作,無論他們身處何地。
Albert Invent 能否幫助遵守不同國家的法規?
是的,Albert Invent 提供超過 20 個地區和語言的法規數據。它可以生成符合 GHS 標準的 SDS 和標籤,幫助公司遵守各種國際法規並促進全球產品分銷。
Albert Invent 為敏感的研發數據提供什麼級別的安全性?
Albert Invent 擁有 ISO 27001 和 SOC II 認證,並符合 GDPR 和 GxP/CFR 21 Part 11 法規。這些認證證明了該平台致力於維護最高標準的資訊安全和數據保護。
Albert Invent 中的 AI 驅動配方預測是如何工作的?
使用者向平台提供目標特性或性能目標。然後,Albert Invent 的 AI 分析輸入並建議配方候選方案和實驗設計。隨著從實驗中收集更多數據,AI 會改進其預測,不斷提高其準確性和有效性。





