CuspAI 是英国剑桥 2024 年成立的 AI for Science 材料研发平台，由 AI、化学领域顶级学者组建团队，辛顿、杨立昆担任学术顾问，自研化学专属生成大模型与分子仿真引擎，定位 “材料搜索引擎”。采用逆向设计思路，用户输入目标性能即可生成可工业化合成的全新分子结构，搭配 kUPS 仿真工具完成性能预判，大幅压缩传统数年研发周期至数月，面向半导体、新能源、环保化工企业与材料科研团队提供数字化研发解决方案。
核心优势
逆向材料生成，从需求反向推导分子，突破传统试错研发模式
模型自带合成可行性预判，输出方案可落地工业化制备
配套 kUPS 多尺度仿真工具，原子级快速测算材料理化性能
研发效率较传统实验提升十倍，覆盖能源、半导体、水处理多赛道
团队学术底蕴深厚，拥有深度学习与材料交叉领域顶级专家顾问
亮点功能
材料逆向生成：输入导电、碳捕获、净水等性能，批量输出全新分子结构
全域化学空间检索：检索已知物质 + 生成不存在的新型候选材料
kUPS 分子仿真：原子尺度模拟稳定性、催化、吸附等核心指标
高通量智能筛选：自动排序高适配材料，缩减实验室测试样本量
行业定制研发：适配半导体、动力电池、PFAS 去除、碳捕集专项开发
应用场景
半导体企业研发耐高温、高导电新型导体材料
新能源行业设计储能、催化、二氧化碳捕获功能材料
环保化工研发水处理 PFAS 吸附、污染物分离新材料
汽车、航空企业开发轻量化、高强度结构材料
高校、科研院所材料基础理论与前沿分子探索研究
使用方法
点击立即访问，打开 CuspAI 官网
企业 / 科研机构注册申请平台使用权限
输入目标材料性能、使用环境等需求参数
AI 批量生成分子候选，调用仿真工具预判各项性能
筛选最优方案导出结构数据，线下开展实验室合成验证
技术价值
化学专用生成大模型，学习海量分子反应数据，降低无效结构产出
多尺度原子仿真架构，省去大量昂贵、耗时实体实验
全域化学空间检索算法，突破现有材料数据库局限，挖掘全新物质
统一研发工作流，整合设计、仿真、筛选，打通数字化研发闭环
免费与定价
免费：开源 kUPS 基础仿真工具包，开放简易分子模拟功能
付费：企业年度订阅套餐，按研发项目规模分级；提供大客户定制研发合作服务
