楓清科技重磅升級 AI for Science 平台，受邀成為首批「香港匯智人才生態合作夥伴」將亮相香港金融科技周

RSI 的核心運轉架構：四大中心支撐三層迭代循環

在 RSI 平台中，一項材料研究由「課題、會話、實驗、資源中心」四大模塊緊密承載，並通過三層深度循環驅動研發跨越物理世界的阻礙：

1. P0 驗證循環（想法精準校驗，模型實時進化）：在單個課題會話中，科研智能體依托知識圖譜沉澱的歷史配方與預測模型，快速生成可檢驗的方案假設。系統以數據驅動模型與物理約束相結合的建模框架為基礎，在具備數據與計算條件的場景中引入神經算子，逐步積累可復用、可遷移的領域模型與算子組件。當新的實驗數據經質量檢查後回流至知識圖譜，系統通過預測偏差、物理一致性與不確定性評估，識別模型薄弱區域，並按需觸發增量訓練、局部模型更新或參數校準。更新後的模型經獨立數據驗證、版本管理與研究員確認後投入使用，形成『智能假設 → 自主實驗 → 數據回流 → 算子進化 → 智能再探索』的 P0 級模型自進化閉環。
2. P1 領域循環（跨學科深度探索，多尺度遷移）：當初步線索與基座代理模型通過驗證後，RSI認知智能體調度「探索—利用」協同策略，將研發目標拆解為由專業智能體貫通的分子設計/性能預測/配方優化等跨尺度數字實驗鏈。基於高精度代理模型，系統在研究員確定的物理與工程約束邊界內開展多目標全局尋優，依據達標置信度與魯棒穩定性對候選方案進行級聯剪枝，大幅收窄高成本濕實驗與複雜仿真範圍。研究維度逐級延伸至耐熱單體極性配比、橡膠相微觀粒徑拓撲、加工助劑協同窗口，以及低溫衝擊韌性與長期老化演化等極端性能。在跨體系、跨尺度遷移階段，系統通過少樣本主動學習與模型殘差校準精確劃定泛化適用邊界，徹底貫通配方篩選、性能驗證與工藝調優全鏈路的數據與知識復用。
3. P2 產業循環（實驗室走向產線，數字孿生閉環）：實驗室跑通的優秀配方，在進入反應釜、雙螺桿擠出機放大中試及工廠量產時，常因剪切力、原料批次波動等產生性能偏差。RSI 將領域積累的跨尺度模型秒級預測能力放大到生產環境，同時生產過程中DCS/MES產生的溫度、壓力、扭矩、剪切歷史及產品質量數據被持續回傳至研發知識圖譜，通過工業數據驅動的算子再訓練、模型偏差診斷，實現數字孿生動態校準，P2 產業循環通過貫通生產端的實際工況反饋，將中試與量產數據逆向回傳至研發端進行模型修正，打破實驗室與工廠產線之間的『死亡谷』。

解決 LLM 幻覺：物理AI與 Fabarta Context Graph 的深度融合

區別於依賴通用大模型「概率猜想」的傳統工具，RSI 平台依托 Fabarta 核心的 Context Graph（企業知識圖譜）與物理信息神經算子模型，確保科研決策的嚴謹性與可追溯性。

• 精準溯源與知識沉澱：RSI 將原料單體、配方參數、測試結果、相形貌圖像、專利文獻及研究員的推理假設統一組織為結構化知識網絡。研究員可進行跨課題追溯（如「檢索歷史上引入 N-苯基馬來酰亞胺且保持韌性的橡膠粒徑特徵」），所有結論均附帶明確的原始數據支撐，消除通用 AI 在嚴謹科學領域的「模型幻覺」。
• 物理機理與 AI 混合建模：平台集成狀態方程、反應動力學及仿真計算 Skill，將守恆律、本構關係等物理定律以軟約束與硬約束相結合的方式內化於算子訓練之中，使模型在數據稀疏區域依然遵循物理規律，具備可信的外推能力。計算過程對話化、推理步驟可視化、中間結果可覆核。
  
• 知識與模型雙向增強：知識圖譜為 PINO 提供結構化先驗與訓練語料，PINO 的預測與發現又以「帶置信度的知識」形式回寫圖譜，經實驗確認後轉化為確定性知識。圖譜與模型相互餵養、協同進化，構成企業專屬、不可複製的研發智能資產。