概述

推动人工智能与药物研发深度融合，未来三年将构建药物数字孪生与智能设计平台，实现新药物研发从传统试错向预测驱动设计转型。重点任务包括：多尺度药物数据融合、神经网络建模及因果机制解析，形成从目标性能逆向推荐药物成分与工艺的技术链路。

需求详情

1.完成神经孪生基础平台搭建与原型开发。2.实现关键因果推断算法的突破，并在2-3类典型药物体系中完成验证。3.形成完整的逆向设计工作流，并实现至少2种新药物的实验验证与性能达标。技术突破：发展可解释、高精度的药物逆向设计方法与软件原型，精准映射成分-工艺-性能关系。 成果转化：缩短新药物研发周期与成本，在药物研发等领域快速发现新型候选药物，提供产业解决方案。