将深度学习与物理模型深度融合，构建分子蛋白模型，突破分子生成优化
构建统一的领域知识库，深度挖掘领域知识，基于自动化技术打通干湿试验闭环
基于自动化信息抽取技术，提高从文献中获取结构化数据的效率，构建药物研发领域的知识大脑，并进一步基于知识图谱和多组学分析技术，建模化合物、蛋白、靶点、疾病、基因关系
将人工智能深度结合到物理计算中，加速分子动力学模拟，并提高自由能预测精度，将深度学习、自监督预训练、图模型以及物理计算深度结合，提高分子表示、性质预测精度，建模分子蛋白相互作用，提高虚拟筛选精度和速度
基于分子蛋白表示模型，综合考虑可专利性、可合成性，并将领域规则与深度生成模型相结合，打造兼顾准确性和新颖性的分子生成及优化模型
基于自动化机器人技术，提高试验数据产生的效率，并通过强化学习将实验数据和计算模型相结合，降低试验次数并提高数据反馈速度，最终形成干湿试验闭环
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