本團隊的成果主要解決化工和醫藥行業中數據管理分散、工藝優化依賴經驗、關鍵參數預測不精準等痛點。當前行業普遍存在數據孤島問題，缺乏系統化的數據集成和分析能力，導致生產過程優化難度大、效率低，影響產品質量和穩定性。我們的解決方案通過構建智能化數據管理平臺和AI驅動的分析模型，實現數據高效整合、關鍵參數精準預測和生產工藝優化，從而提高生產效率、降低成本，增強企業的智能決策能力和市場競爭力。

團隊的成果旨在解決化工和醫藥領域中的關鍵痛點，通過建立定制化數據集成平臺和開發基于人工智能的高級分析模型，有效提升生產過程的智能化水平和管理效率。我們的解決方案不僅能夠精準預測和優化中試過程中的關鍵參數，還能夠實現實時數據處理和分析，大幅提升生產效率和產品質量穩定性。這一技術優勢不僅能夠推動行業智能化發展，還為企業帶來明顯的競爭優勢，特別是在提升市場應用前景和支持可持續發展方面具有顯著潛力。團隊正在申請2項國家專利，并已發表高質量的科學論文1篇。

應用案例：團隊創建了一個包含 600 多個基于羅丹明熒光探針的綜合數據集，并采用了在分子指紋上訓練的多層相互作用卷積模型 (MICNet) 來準確預測激發和發射波長。我們的模型表現出很高的準確度，激發波長的平均相對誤差 (MRE) 為 0.1%，發射波長的平均相對誤差 (MRE) 為 0.4%。為了推進這一目標，我們實施了一種閉環策略，該策略集成了實驗反饋，以迭代方式提高設計算法的準確性，從而提高探針的性能和可靠性。這種方法不僅加快了探針開發周期，而且還促進了光譜定制熒光探針的創建，為生物分析化學領域帶來了重大進步。