廣東
ENEOS控股公司近日采用 NVIDIA 的 Alchemi 平臺，加快數據中心浸沒式冷卻液以及用于制氫的氧析出反應（OER）催化劑的研發。公司表示，這一 AI 驅動的方法顯著縮短了上述兩類材料的研發周期。
NVIDIA 的 Alchemi 平臺是一套面向化學與材料科學的 AI 計算框架，可大幅提升企業和科研人員在分子與材料篩選、設計和優化方面的效率。
根據 ENEOS 的介紹，通過 Alchemi 開展的大規模虛擬篩選，對數千萬種潛在冷卻液分子進行了評估，同時對近 1 億種催化劑成分假設進行了計算。在此基礎上，系統分別篩選出了約 1000 種具有較高潛力的候選化合物，進入實驗驗證階段。與傳統計算化學方法相比，該平臺能實現更高效的仿真能力和更精確的化學結構表達。
ENEOS 強調，通過加速仿真、引入機器學習原子間勢模型，以及自動化工作流程，以往需要數年才能完成的研發過程如今被壓縮到數個月。公司根據應用需求制定了篩選標準，例如冷卻液所需的介電性能和導熱性能，以及 OER 催化劑的活性指標，并將這些需求轉化為計算指標，從而高效鎖定最具潛力的材料。
NVIDIA 表示，這項合作展示了專業領域 AI 如何幫助科研成果更快走向工業應用。ENEOS 披露，Alchemi 使 Matlantis Preferred Potential（PFP）模型的計算速度提升了一個數量級。目前，ENEOS 正在銷售 ENEOS IX 系列單相浸沒式冷卻液，符合環保法規，面向高性能數據中心的熱管理需求。而 OER 催化劑則是提升可再生能源電解水制氫效率的關鍵材料，有助于實現更低碳的氫能源生產。
ENEOS 表示，未來將進一步擴大 AI 工具在研發中的應用，以提升整體研發效率，并支持其工業材料業務的可持續發展目標。
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