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模拟计算驱动创新|东方科软出席第三届矿冶过程计算与模拟仿真学术论坛
为积极响应矿冶行业数智化升级趋势，推动矿冶过程向精准化、高效化、绿色化加速演进，东方科软受邀亮相第三届矿冶过程计算与模拟仿真学术论坛，与行业院士、权威专家、科研院所及矿冶企业齐聚长春，共同探讨计算仿真技术赋能矿冶高质量发展的新路径。
本次论坛于2026年7月17日—19日顺利召开，由中国有色金属学会指导、多家国家级重点实验室及行业单位联合主办，是矿冶模拟仿真、智能优化领域的重要交流平台，也是链接前沿技术、对接行业资源、完善研发体系提供了重要契机。
聚焦前沿技术，把握矿冶数智化发展方向
本次论坛围绕“计算赋能新质生产力 数智驱动高质量发展”展开，推动多学科理论技术交叉协同和产学研用深度融合。随着“十四五”规划圆满收官、“十五五”规划顺利开局，矿产资源安全保障、绿色低碳转型、智能矿山建设已成为行业发展的主攻方向。其中，仿真模拟技术作为数字孪生、智能矿冶的关键支撑，正加速与人工智能、工业互联网、高性能计算等新兴技术融合，推动矿冶过程向精准化、高效化、绿色化变革。
论坛期间，多位行业院士、专家、学者围绕我国矿冶采、选、冶过程智能高效技术与装备仿真模拟的最新发展、新理论、新方法和新技术等内容进行研讨与交流，提出发展建议和重点研究方向，并展开深入交流。东方科软全程参与学术报告与技术交流，重点关注行业最新理论进展、关键技术突破和矿冶领域实践需求，也为后续技术迭代与平台优化积累了有价值的实践依据。
深耕矿冶行业，以数字能力回应行业需求
伴随着矿冶行业迈向精准化、高效化、绿色化的过程中，人工智能不再只是辅助工具而是研发创新、工艺升级与生产优化的重要基础能力。为破解行业的数字化痛点，东方科软依自助研发的AI大模型及多场景数据整合与结构化应用系统，在本次论坛上广受行业专家与企业代表高度认可。系统构建集知识管理、数据治理、理论计算与机器学习的闭环智能系统，实现“数据输入 — 智能预测 — 工艺优化 — 数据沉淀”的完整价值链闭环，让数据价值贯穿研发的每一环。
以持续创新，服务矿冶高质量发展
此次受邀参加论坛，是东方科软深耕矿冶数字化领域的一次重要实践。通过与行业专家和企业的深度碰撞，公司进一步拓展了技术视野，强化了对行业发展趋势的判断，也为后续的平台产品夯实了基础。
面向未来，东方科软将继续立足矿冶行业发展需求，围绕模拟计算、机器学习、数据驱动研发等核心方向持续投入，进一步完善AI大模型及多场景数据整合及结构化应用系统与服务能力，深化与高校、科研院所及行业企业的协同合作，以更贴近产业实际的数字技术，助力矿冶行业加快实现智精准化、高效化、绿色化变革。
AI大模型及多场景数据整合及结构化应用系统
五大核心功能
一、知识库与数据管理模块：唤醒沉睡的数据，形成数据资产
自动从非结构化的文献、实验报告和文档中提取关键信息并结构化，构建企业专属的配方工艺知识图谱。
支持本地部署的AI大模型智能问答，让科研人员通过自然语言即可与数据对话，实现知识的即时获取与复用，彻底终结“数据孤岛”。
2. 机器学习模型训练模块：刻画复杂“构效关系”，让编程能力不再是门槛
集成深度神经网络、XGBoost、随机森林、高斯过程模型等15种以上算法，步步拆解使用方法，让无编程能力的人也能轻松驾驭机器学习。
提供覆盖模型训练、调优、管理、评估及应用的全生命周期服务，赋能科研人员轻松构建高精度预测模型，精准捕捉多因素间的复杂非线性关系。
3. 虚拟筛选功能模块：让虚拟筛选先于真实实验，未卜先知
针对不同业务场景或性质需求，整合Materials Studio核心方法、开源软件、AI模型等算法，构建计算工作流，采用B-S架构实现高通量计算，筛选目标候选物。
虚拟筛选计算结果自动存入数据库，与实验数据结合，通过机器学习模块训练为专用模型，成为企业核心知识体系，支持AI Agent调用。
4. 配方工艺优化模块：从小样本中挖掘大乾坤，降本增效
专为配方、工艺开发中的多因素、小样本复杂场景设计， 包含传统DOE设计方法（筛选设计、正交设计、响应曲面、混料设计和优化设计），用科学的试验设计方案减少盲目试错成本。
内置先进的贝叶斯优化算法，结合机器学习模块，能以最少的实验迭代次数，智能推荐最优参数组合，为科研人员指明最具潜力的探索方向。
5. 高通量设备接口模块：实现“设计-执行-数据采集”自动化闭环
平台提供与主流高通量实验设备的标准化接口，打通从“虚拟设计”到“现实验证”的最后一公里。
科研人员可通过平台直接下发实验设计方案至设备，并通过接口接受试验设备产生的测试结果，构建起全自动的“设计-实验-优化”高速通道。
为帮助各位科研工作者解决科研过程中遇到的问题，东方科软特举办“Materials Studio软件与Discovery Studio软件系列体验日”活动，旨在让更多科研工作者深入了解这两款软件的功能，并体验其带来的科研新动力。
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