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AI FOR SCIENCE & ENGINEERING

用 AI 加速研发,让想法走向验证。

GOPROMP 为研究团队与研发部门构建 AI 软件。从候选筛选、参数化建模到资料审阅,我们把计算、版本和检查记录做成可使用的工作流程,帮助团队判断下一步该修改什么、试验什么。

手工微缩景观里,工坊建造桥梁,天文台继续探索
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定位与判断 / Positioning

找到值得继续的方案,也看清它的边界。

研究人员要从大量组合中筛出值得做实验的配方,工程师要在尺寸、制造与运行约束下调整结构设计。只给推荐结果却不解释边界的模型,很难直接用于研发决策。

我们围绕具体任务组织数据、参数约束与计算工具,让每次比较都附带完整的条件和检查记录,帮专业人员判断下一步该继续计算、修改参数,还是开展实物试验。

认识 GOPROMP
微缩检查工坊里,两种桥梁候选使用相同跨度的测试架进行比较
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研发软件做什么 / Capabilities

为具体研发任务,构建专用软件。

材料探索

输入条件
原料、批次、配比与制样方式
软件产物
受约束的候选配方与下一轮实验清单
检查记录
膜厚、老化条件与独立重复结果
判断与修改
改配方配比,或先排查制样过程波动

机械设计

输入条件
装配关系、载荷与加工方式
软件产物
可编辑参数化模型与候选尺寸
检查记录
孔位、装配间隙与工具进入空间
判断与修改
修改结构尺寸,或先补充连接条件

根据任务选择数据、模型和计算工具,生成候选配方、可编辑模型或下一轮试验清单。软件保留输入条件、采用的版本和检查结果;研究人员与工程师据此比较方案,决定继续计算、修改设计,还是安排试验。

科学与工程
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应用方向 / Applications

四类核心研发场景。

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工作方法 / Approach

生成与检查分开,按失效边界修改。

每轮研发先明确可调参数、硬性约束和判断标准,再运行候选生成、计算或资料流程,将运行产物与独立检查记录分开留存。专业人员据此排查异常与失效条件,决定继续推进、修改参数还是补充测试;涉及实物验证时,与客户实验团队共同确定条件、开展试验。

了解工作方法
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观点与研究 / Perspectives