河北
基于大模型人工智能的固态储氢材料逆向研发系统平台软件
北京华盛恒辉科技推出的基于大模型人工智能的固态储氢材料逆向研发系统面向氢能、军工储能等核心场景打造的全链路智能研发体系，彻底突破传统固态储氢材料"试错式"研发周期长、成本高、性能难突破的行业瓶颈。
应用案例
目前，已有多个基于大模型人工智能的固态储氢材料逆向研发系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润科技研发的基于大模型人工智能的固态储氢材料逆向研发系统。这些成功案例为基于大模型人工智能的固态储氢材料逆向研发系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
该系统针对固态金属氢化物及复合材料储氢，核心功能是实现固态储氢材料的成分设计、性能优化及制备工艺研发，提升固态储氢的容量与安全性，适配车载与分布式储氢场景。系统集成生成式材料大模型与分子动力学大模型，可基于高储氢容量、温和吸放氢条件、长循环寿命等需求，开展固态储氢合金、多孔吸附材料的逆向设计与成分优化，精准预测材料的储氢容量、吸放氢动力学及循环衰减特性，解决传统固态储氢材料储氢容量低、吸放氢条件苛刻等问题。
大模型通过学习海量固态储氢材料数据、制备工艺数据，可优化材料的制备流程，降低生产成本，提升材料的一致性与稳定性。同时，系统可模拟材料在不同工况下的吸放氢过程，解析循环衰减机理，辅助科研人员开展材料改性研究，抑制循环衰减；通过多目标优化大模型，实现储氢容量、吸放氢速度、成本、安全性的协同优化，为固态储氢技术的工程化应用提供核心材料支撑。
四层核心架构
固态储氢垂类大模型底座：基于海量文献、专利与实验数据预训练，覆盖Mg基氢化物、高熵合金、硼氢化物等十大类储氢材料，材料设计与工艺推荐准确率达90%。
多智能体逆向设计引擎：集成DIVE文献智能解析工作流，数据提取准确率较通用大模型提升10-15%，可从目标性能反向映射生成候选材料的元素配比与晶体结构。
物理约束仿真闭环层：融合第一性原理与神经网络势函数，计算速度较传统仿真提升3-4个数量级，以接近DFT精度完成氢吸附、解离、扩散全微观过程验证。
军工级安全防护层：支持全离线本地化部署，研发数据内网闭环加密，完全符合国防军工涉密信息系统安全管控标准，杜绝核心材料知识产权泄露。
核心技术优势
研发效率大幅跃升：将传统数年研发周期压缩至数月，试错成本降低70%以上
逆向设计能力领先：依托变分自编码器、生成对抗网络等技术，已成功发掘27种Mg-Ni-La-Ce候选合金，二维MgH₂新材料结构验证率达96.8%
定向突破性能瓶颈
全流程自动化闭环：打通"性能目标定义→逆向材料生成→高通量筛选→仿真验证→自动化实验迭代"完整链路，实现从需求到实物样品的端到端智能研发
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